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Infrastruktur

Hardware

Rechenressourcen - Trainingsplattform

GPU-basiertes HPC-System mit aktuellen NVIDIA A100 und H100 GPUs für Trainingsaufgaben

Rechenressourcen - Inferenzplattform

GPU-basiertes HPC-System mit aktuellen NVIDIA H100 GPUs für Inferenzaufgaben

Rechenressourcen - Future Technology Platform

Architekturen wie ARM und RISC-V und weitere heterogene Hardwaresysteme wie Intel Graphcore

Sichere HPC Partition

Isolierte Partition zur Verarbeitung besonders sensibler Daten (z.B. Gesundheitsdaten) auf all unseren Systemen, z.B. unsere GPU-basierten HPC-System mit aktuellen NVIDIA A100 und H100 GPUs.

Software

Sichere Container Registry

Container Registry zum Nutzen der sicheren HPC Partition, z.B. die GPU-basierten HPC-Systeme mit aktuellen NVIDIA A100 und H100 GPUs für Trainings- bzw. Inferenzaufgaben.

Proteinstuktur­vorhersage

Vorinstallierte Software und Nutzer-Community für die Vorhersage von Proteinstrukturen.

Modelle & Daten

Sicherer Datenkatalog

Sie wollen Ihre sensiblen Daten sicher und zentral indizieren um einen Datenkatalog zu bauen? Wir bieten Ihnen die Möglichkeit Metadaten verschlüsselt abzuspeichern und zu durchsuchen.

Daten- und Modell-Katalog

Sie wollen Daten und Modelle entsprechend den FAIR-Prinzipien veröffentlichen und nachnutzbar machen. Wir bieten Ihnen einen entsprechenden Daten- und Modell-Katalog.

KI-Prädiktionsmodelle in der klinischen Medizin und Gesundheitsversorgung

Demonstration bereits existierender KI-basierter Prädiktionsmodelle aus der klinischen Medizin und Gesundheitsversorgung.

Beratung

Einstiegsberatung Energie und Gesundheit

Einstiegsberatung im Bereich Medizin und Energie für Kunden ohne praktische Erfahrung mit datengetriebenen Lösungen und Geschäftsmodellen

Erstberatung Neuromorphic Computing

Überblick über die Möglichkeiten moderner neuromorpher Hardware für KI-Modelle

Technisches Benchmarking - Portierung auf Neuromorphe Systeme

Entwicklung und Evaluation der Implementierung von KI-Modellen auf moderner neuromorpher Hardware

Technisches Benchmarking - Portierung auf Graphcore

Bestimmen Sie das Potential innovativer Graphcore IPUs für Ihre ML-Anwendung.

Technisches Benchmarking - Portierung auf FPGA

Trainierte Modelle können auf FPGA-basierte Systeme portiert werden, um Inferenzaufgaben energieeffizient durchzuführen.

Technisches Benchmarking - Portierung auf Quantencomputer

Erstellen Sie Quantenschaltungen für innovative Lösungen für Probleme des maschinellen Lernens.

Beratung zum Datenmanagement in medizinischen KI-Projekten

Beratung zum Datenmanagement und zur Datenaufbereitung für medizinische Datenanalysen in KI-Projekten.

Routinedaten, Datenschutzauflagen und Ethik

Wir unterstützen Sie bei der Formulierung datenschutz- und ethikrelevanter Fragestellungen bei der Arbeit mit Routinedaten von Krankenkassen.

Aufbereitung der Routinedaten von Krankenkassen

Sie möchten lernen, wie Routinedaten für eine KI-Anwendung aufbereitet werden müssen?

Datensouveränität und Datenmanagement

Beratung zum effizienten Datenmanagement unter optionaler Berücksichtigung der Datensouveränität.

KI-Modelle in der klinischen Forschung

Entwicklung, Visualisierung, Validierung und Evaluation von KI-Modellen in der klinischen Forschung

Software-Medizinprodukte - Anforderungen und Anwendungsfelder

Awareness für mögliche regulative Anforderungen im Zusammenhang mit dem zu entwickelnden Medizinsoftware-Produkt oder DiGA

Evaluation medizinischer KI-Produkte

Ermittlung geeigneter Studiendesigns zum Nachweis der Wirksamkeit des medizinischen KI-Produkts.

Produkt- und Prozess-Benchmarking bestehender Kundenanwendungen

Evaluierung einer KI-basierte Kundenanwendung im Vergleich zum aktuellen Stand der Technik

Produktmanagement

Beratung zu und Planung von KI-Produkten im Gesundheitswesen und in der Energiebranche

Technische KI-Beratung

Fachkundige Anleitung und praktische Unterstützung für eine effiziente KI-Implementierung über verschiedene Technologiestacks.

Entwicklung

Domänenwissen und Benchmarking im Bereich Medizin

Begleitung und Unterstützung Ihres Projektes durch Bereitstellung von Domänenwissen und Benchmarking-Prozessen

Mustererkennung

Unüberwachte Lernverfahren können genutzt werden, die Komplexität von Daten abzuschätzen und Daten möglichst kompakt zu erfassen

Modellauswahl-Service Medizin

Unterstützung bei der Wahl des passenden Modells

Modelltuning im Bereich Medizin

Beratung zur Optimierung Ihrer bestehenden KI-Lösung.

Automatisches Maschinelles Lernen

AutoML kann viele Designentscheidung für KI-Anwendungen übernehmen und somit den Entwicklungsprozess effizienter gestalten.