NATO Hauptquartier Allied Command Transformation wählt Dataiku als Plattform-Partner mit Fokus auf KI-Anwendungen

NATO Hauptquartier Allied Command Transformation wählt Dataiku als Plattform-Partner mit Fokus auf KI-Anwendungen

Dataiku wird gemeinsam mit dem ACT und seinen Mitgliedsstaaten Künstliche Intelligenz im Feld untersuchen und entwickeln

NATO Hauptquartier Allied Command Transformation wählt Dataiku als Plattform-Partner mit Fokus auf KI-Anwendungen

Dataiku und NATO ACT arbeiten künftig partnerschaftlich zusammen. (Bildquelle: @Dataiku)

Dataiku gibt die Partnerschaft mit dem NATO Allied Command Transformation (ACT) bekannt. Dataiku Data Science Studio (DSS) wird zukünftig als eine der zentralen Plattformen zum Aufbau und Einsatz von KI-Projekten genutzt. Gemeinsam mit den Dataiku Data Scientists und Fachexperten möchte das ACT einige der herausforderndsten Anwendungsfälle in diesem Bereich lösen.

“Wir wollten unsere Anwendungen in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ausbauen”, erklärt General Lanata. “Wir wandten uns dazu an Dataiku, das Unternehmen hat nachweisbar Know-how und Umsetzungserfahrung im Verteidigungs- und Sicherheitsbereich. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit Dataiku und deren Experten, und möchten diese Fortschritte des ACT mit anderen Mitgliedsstaaten teilen. Unser Ziel ist es, unsere Kompetenzen gemeinsam zu erweitern und erfolgreiche, umsetzbare Anwendungen für KI-Projekte im Feld zu realisieren.”

2018 organisierte der NATO Innovation Hub eine Challenge in Paris bei der die Teilnehmenden eine Lösung entwickeln sollten für “Datenfiltration und -zusammenführung, die Visualisierung und Vorausschauende Analysen” in einer imaginären Hilfsaktion im Rahmen eines Krankheitsausbruchs in einem Binnenland, der zu einer Krise des öffentlichen Gesundheitssystems führt und zusätzlich erschwert wird durch Rebellengruppen, die medizinische Vorräte angreifen.

Die Lösung des Dataiku Teams, Objekterkennung durch Deep Learning von Luftbildaufnahmen gewann an diesem Tag zwei von drei Preisen. Die generelle Strategie von Dataiku folgt dem Ansatz, dass Predictive Analytics als Werkzeug menschliches Wissen und Erfahrung erweitert. Damit wird es möglich zu verstehen, wie und warum einige Lösungen effektiver sind, anstatt einem Blackbox-Modell zu vertrauen, das am Ende ein Ergebnis liefert, ohne dass das Ergebnis erklärt werden könnte.

“Wir sind stolz, partnerschaftlich mit dem NATO ACT zu arbeiten und gespannt darauf zu sehen, welche Arten der realen Anwendungen wir gemeinsam mit unserer Fachexpertise lösen können”, erklärt Florian Douetteau, CEO von Dataiku. “NATO ACT ist in der einzigartigen Position, Data Science und Machine Learning mit einer weltweiten Hebelwirkung zu nutzen. Dataikus Philosophie der organisationsweiten Datendemokratisierung und dem Glauben an Künstliche Intelligenz, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt – und ihn nicht ersetzt – passt hervorragend, um dieses Potential auszuschöpfen.”

“Ich bin überzeugt, dass der einzige Weg Fortschritt zu erzielen, darin liegt unsere Einstellungen und Erfahrungen auf neuen Wegen zu teilen. Nur so können wir uns aktuellen und zukünftigen Herausforderungen stellen und gleichzeitig Chancen durch den Austausch innovativer Ideen und Best Practices auszutauschen”, stellt General André Lanata, Supreme Allied Commander für Transformation fest.

Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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