Automatizált közüzemi fogyasztási adat fogadó rendszert fejleszt a Nextent Zrt.
A Nextent Informatika Zrt. intelligens, mesterséges intelligencián alapuló automatizált közüzemi fogyasztási adatot fogadó rendszer prototípusát fejleszti egy, az Európai Unió által finanszírozott kutatási program keretében. A projekt fő célkitűzése egy olyan innovatív megoldás létrehozása, amelynek segítségével a mérőóra-állás bejelentés a szolgáltató részéről teljes mértékben automatizálhatóvá váljon.
A fenti célt egy telefonon keresztül működő beszédvezérelt kommunikációs rendszer kifejlesztésével kívánja elérni a Nextent. A tervek szerint egy beszédfelismerő modul fogadja és dolgozza majd fel a fogyasztó által bediktált adatokat, majd ellenőrzi annak helyességét, és rögzíti az adatokat. A technológia emberierőforrás-takarékos, gyors és pontos munkavégzést tesz lehetővé. Külön előnye, hogy párhuzamosan, korlátlan számban képes fogadni és rögzíteni a fogyasztói mérőóra-állásra vonatkozó bejelentéseket. A fejlesztés beszédfelismerő és számértelmező modulokat is tartalmaz, melyek tökéletesítésében nagy szerepet kapnak a legújabb, mesterséges intelligencián alapuló technológiák, különösképpen a gépi tanulóalgoritmusok alkalmazása, illetve továbbfejlesztése. A vállalat a fejlesztést úgy kívánja kialakítani, hogy az integrálható legyen a felhasználó komplex IT-rendszereibe, hogy a projekt során elért eredmények az üzleti folyamatok szerves részévé válhassanak.
A rendszer rugalmas alkalmazhatóságának köszönhetően számos más területen is használható a kifejlesztett technológia. Bármely olyan szolgáltató, amely az ügyfelei adataival folyamatos információhoz kell jusson, hasznosíthatja az automata beszédfelismerő és adatrögzítő technológiát. A kifejlesztett technológia jól felhasználható nagyobb automata rendszerek részeként, ill. könnyen adaptálható más nyelvekre is.
A megoldással a cég a hazai piacon túl a nemzetközi piacon is meg szeretne jelenni, ezt az alkalmazott technológiák és módszertanok nyelvfüggetlensége teszi lehetővé.
A fejlesztés az idei év elején indult, az első prototípus várhatóan 2013 harmadik negyedévében kerül az ügyfelekhez. A kutatás-fejlesztési projekt a cég miskolci térségben található innovációs központjában valósul meg, a GOP-1.3.1-11/B-2011-0024 azonosító szám alatt futó beruházást az Új Széchenyi Terv keretében az Európai Unió 90.720.000 forinttal támogatja.
Kapcsolódó cikkek
- Trágárságszűrő rendszert fejleszt a Nextent
- Szoftverrel vizsgálják érzelmeinket ügyintézés közben
- Mesterséges intelligencián alapuló értékesítéstámogató rendszer
- Nextent: új stratégiai igazgató
- Érzelem- és beszédfelismerés integrációja hangrögzítéssel
- Az ügyfél és az ügyintéző közötti érzelmi kommunikációt is elemzi a Nextent rendszere
- Innovációs díj érzelem- és beszédfelismerő termékért
- A Nextent 50 %-os tulajdont szerzett a Data Research-ben
- A Nextent a "legdinamikusabban startolók" között
Megoldás ROVAT TOVÁBBI HÍREI
Az Ennoconn tovább bérli a Prologis Park Budapest-Sziget raktárát
Az Ennoconn és a Prologis megújították együttműködésüket, amelynek keretében az Ennoconn tovább bérli a Prologis Park Budapest-Sziget területén található, 40 000 négyzetméter alapterületű ipari raktárépületet, amelyből 10 000 négyzetméter gyártási területet foglal el. A megállapodásban az iO Partners ingatlanügynökség is részt vett. Az Ennoconn, amely a globális piacvezető szerepet tölti be az integrált felhőszolgáltatások, ipari IoT és beágyazott technológia területén, a Prologis egyedi bérleti konstrukcióját választotta, amely lehetővé teszi számára a hosszú távú tervezést fix üzemeltetési díjjal és előre kalkulálható költségekkel a bérleti szerződés teljes időtartamára.
A Schneider Electric és az ETAP új szintre emeli az MI-gyárak energiaigényének tervezését
A Schneider Electric és az ETAP közös munkája jelentős előrelépést hoz a mesterséges intelligencia (MI) által vezérelt gyárak energiaigényének tervezésében. Az NVIDIA Omniverse Blueprint platformra építve olyan digitális ikermegoldást fejlesztenek, amely képes összehangolni a mechanikai, termikus, hálózati és elektromos rendszerek adatait, így pontosabban modellezhető az MI-alapú gyárak működése.