AI-onderzoek voor bedrijven

AI-doorbraken creëren die bedrijven herdefiniëren.
SAP AI Research hero image

Wie zijn wij

placeholder

Bij SAP Business AI Research fungeren we als brug tussen de academische wereld en de industrie, toegewijd aan het bevorderen van de nieuwste AI-systemen. Ons onderzoek gaat in op de complexiteit van zakelijke omgevingen in de praktijk door geavanceerde AI-technieken te integreren met domeinspecifieke uitdagingen. We richten ons op twee belangrijke onderzoekstracks om ervoor te zorgen dat onze modellen niet alleen krachtig, maar ook praktisch, betrouwbaar en schaalbaar zijn.

Onderzoeksgebieden

Track A: Structuur - Aware Foundation Modellen

We ontwikkelen funderingsmodellen die leiden tot complexe, gekoppelde bedrijfsgegevens, zoals tabellen, tijdreeksen en grafieken. Door structureel bewustzijn, multimodale input en oorzakelijk redeneren te integreren, maken onze modellen geavanceerde Business AI mogelijk voor analyse, prognoses en besluitvorming.

Leren tabelweergave

Leren van gegevensweergaven in tabelvorm via tabeleigen en taalgebaseerde modellen, waarbij bedrijfsgegevens worden geïntegreerd voor geavanceerde redenering.

Graph Neural Networks

Gebruik Graph Neural Networks om relationele tabelgegevens te modelleren, waardoor nauwkeurige voorspellingen en diepere inzichten in bedrijfs-AI mogelijk worden.

Bedrijfskennisgrafiek

Bedrijfskennisgrafieken bouwen om nauwkeurige, contextbewuste query's mogelijk te maken in diverse bedrijfsgegevens.

Agentic AI

Het bouwen van zelfverbeterende agents voor betrouwbare, doelgestuurde automatisering in bedrijfssystemen.

Codering LLM (ABAP)

Voorzie de ontwikkeling van bedrijfssoftware met domeinspecifieke ABAP-basismodellen voor intelligente ondersteuning bij codering.

Track B: Betrouwbare AI

Ons onderzoek ontwikkelt AI-systemen die robuust, eerlijk, transparant en afgestemd zijn op menselijke waarden, die essentieel zijn voor zakelijk gebruik in de praktijk. We richten ons op robuustheid, uitlegbaarheid, eerlijkheid, privacy en afstemming met domeinspecifieke beperkingen om een betrouwbare en verantwoordelijke AI-implementatie te garanderen.

Differentiële privacy

We ontwikkelen efficiënte deep learning modellen die resources besparen en privacy beschermen.

Gegevensvertrouwelijkheid

We waarborgen de vertrouwelijkheid van gegevens door gestructureerde gegevens te beschermen en privacy te valideren door middel van audits en aanvallen.

Modelbeveiliging

Het analyseren van sentimenten in tekst met behulp van neurale inbedding en aandacht.

Veiligheidstest

Verbetering van de transparantie van modellen door voorspellingen verklaarbaar te maken.

Menselijke afstemming

Gegevens uit documenten extraheren met behulp van NLP en computervisie.

Carrières

placeholder

Doe mee en bouw aan de toekomst van business AI

Werk met uitgebreide datasets om op machine learning gebaseerde oplossingen te vinden voor echte problemen in nauwe samenwerking met ons wereldwijde netwerk van onderzoekspartners.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel