Hier steckt Künstliche Intelligenz drin

German Autolabs

Ein schlechtes Gewissen war der Auslöser für German Autolabs. Holger G. Weiss, heute CEO des Startups, beschäftigte sich beim Autofahren oft mit seinem Smartphone. Da hatte er die Idee für eine legale, weniger gefährliche Alternative: Chris. German Autolabs hat einen Sprachassistenten speziell für Autofahrer entwickelt, der Navigation, Telefonate und auch das Abspielen von Musik vom Smartphone übernimmt. Ebenso das Messaging: Chris liest Texte vor und versendet vom Fahrer gesprochene Mitteilungen.

EyeEm

Mit der App EyeEm lassen sich Fotos bearbeiten, teilen und sortieren. Das gleichnamige Berliner Startup operiert heute wie eine große Foto-Agentur, mit über 22 Millionen Nutzern weltweit. Die  EyeEm-Technologie beurteilt Schärfe und Kontrast der Bilder beeindruckend differenziert. Aktuell arbeiten die Entwickler daran, auch die Schönheit der Fotos maschinell zu bewerten.

DeepL

„Bei maschinellen Übersetzungen kommt weltweit gerade niemand an DeepL vorbei“, schreibt das Branchenmagazin deutsche-startups.de über das Unternehmen aus Köln. Es belegt die Aussage mit starken Zahlen. Mit seinem Übersetzungssystem auf Basis von neuronalen Netzen kann DeepL 42 Sprachkombinationen übersetzen, weitere sollen folgen. Geplant sind insgesamt 230 Sprachkombinationen. Schon 2017 meldete DeepL für seine „Linguee“-Plattform  mehr als zehn Milliarden Seitenaufrufe.

omni:us

Versicherungen – ein Synonym für lästigen Papierkram? Das muss nicht sein. Die Programme des Berliner Startups omni:us extrahieren für Versicherungsunternehmen aus unterschiedlichen Dokumenten die Inhalte, die für die automatisierte Abwicklung der Geschäftsprozesse notwendig sind und ordnen sie kontextabhängig ein. Eine Möglichkeit, menschliche Fehler zu umgehen und monotone Arbeiten an den Computer abzugeben.

PEAT

Das Startup PEAT hilft Kleinbauern, Hobbygärtnern und allen anderen, die sich um das Wohl ihrer Pflanzen sorgen. Denn die von PEAT entwickelte App Plantix braucht nur ein Smartphone-Foto, um die Erkrankung einer Pflanze zu erkennen. Die Nutzer vernetzen sich weltweit und können zum Beispiel auch gemeinsam nach Lösungen für drohende Ernteausfälle suchen.

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