Durch Assoziationen mit menschlicher und maschineller Intelligenz erkennen wir Muster und Korrelationen in Daten, die innovative Lösungen und Voraussagen erlauben.
PRECOG
ist die Bezeichnung für eine metaphysisch-assoziative Mensch-Maschine-Wahrnehmung zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
.GPT
steht für den verwendeten „Generative Pre-trained Transformer“
dient als Grundlage für menschlich-maschinelle zukunftsorientierte Ideen, Innovationen, Geschäftsanalysen und Entscheidungsprozesse.
Umsichtige Unternehmer sind ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, Prozesse zu verbessern, strategische Entscheidungen zu treffen und Veränderungen vorzunehmen, die den Gewinn steigern und die Betriebskosten senken.
PRECOG GPT aus dem Forschungslabor von SCIODAT ist eine prädiktiv assoziative Analysesoftware, die mit KI auf der Grundlage von vorhandenen und korrelierten Daten Vorhersagen erstellt, um damit einen besseren Einblick in die Business Intelligence zu ermöglichen.
BEISPIEL ENERGIE
Frage: Welche Energieträger sind für mein spezielles Gebäude vorausschauend am vernünftigsten?
PRECOG GPT:
Voraussetzung für eine diesbezüglich aussagekräftige und vor allem aktuell umsetzbare Prognose ist die Erfassung von Strukturdaten.
Der PRECOG GPT-Algorithmus ermittelt aus diesen spezifischen Gebäudedaten in Korrelation mit entsprechenden wissenschaftlichen Werten aus Datenbanken sowie exklusiven Expertenmeinungen (je nach Detailvorgabe und Verfügbarkeit) die politisch gesetzlich vorgegebene, gesellschaftlich vertretbare, technisch machbare und ressourcenschonendste und damit nachhaltigste Energieform für die Zukunft des betrachteten Gebäudes.
Um über die dabei eingesetzte künstliche Intelligenz hinaus auch die (bisher) nicht programmierbare individuelle menschliche Intuition einzubeziehen, werden zusätzlich verfügbare intuitive Zukunftsexpertisen von ausgewiesenen Fachleuten manuell vorselektiert in die maschinelle Entscheidungsfindung integriert.
Aktuell geht es in diesr Studie um fossile versus erneuerbare ENERGIE. Umweltgesetze, gesellschaftliche Präferenzen und stetig steigende Preise zwingen Hausbesitzer, jahrzehntelang bewährte Energieträger wie Erdöl, Flüssiggas, Braunkohle, Steinkohle, Holz oder Torf in ihren Gebäuden gegen erneuerbare Energieformen wie Sonne, Wind oder Erdwärme auszutauschen.
Aufgabe dieser umfassenden Energieeffizienz- und Nachhaltigkeitsbetrachtung ist es, aus einem intelligenten Mix mechanisch, thermisch, chemisch oder physikalisch ausgereifter und innovativer Energieträger eine effiziente, möglichst autarke, nachhaltige und finanzierbare Energieversorgung des speziellen Gebäudes zu konzipieren.
Mit jeder neuen individuellen Aufgabenstellung und brauchbar assoziativen Lösungsfindung lernt der Algorythmus von PRECOG GPT dazu.
BEISPIEL MEDIZIN
Frage: Werde ich mit meinen derzeitigen körperlichen Werten voraussichtlich Krebs bekommen?
PRECOG GPT: Es gibt durch adäquate medizinische Patientendaten bei gewissen Symptomen bereits Möglichkeiten Krebsanfälligkeiten vorherzusagen.
Es liegen spezifische Daten zu molekularen Profilen von Tumoren und tumorassoziierten Zellen vor, die als Biomarker für klinische Ergebnisse vielversprechend sind. Die vorhandenen Datensätze sind jedoch fragmentiert und lassen sich daher nur schwer systematisch auswerten.
Daher präsentieren wir hier eine krebsübergreifende Ressource und eine Meta-Analyse von Expressionssignaturen von ∼18.000 menschlichen Tumoren mit Gesamtüberlebensergebnissen aus 39 bösartigen Erkrankungen.
Mit Hilfe dieser einzigartigen Ressource haben wir das Forkhead Box MI (FOXM1) regulatorische Netzwerk als einen wichtigen Prädiktor für negative Ergebnisse identifiziert und festgestellt, dass die Expression von prognostisch günstigen Genen, einschließlich KLRB1 (kodiert für CD161), weitgehend tumorassoziierte Leukozyten widerspiegelt.
Durch den Einsatz von CIBERSORT (Bioinformatik-Tool) und einem computergestützten Ansatz zur Ableitung der Leukozytenrepräsentation in großen Tumortranskriptomen konnten wir komplexe Zusammenhänge zwischen 22 verschiedenen Leukozytenuntergruppen und dem Krebsüberleben identifizieren. Beispielsweise erwiesen sich tumorassoziierte Neutrophilen- und Plasmazell-Signaturen als signifikante, aber entgegengesetzte Prädiktoren für das Überleben bei verschiedenen soliden Tumoren, einschließlich Brust- und Lungenadenokarzinom.
Diese Ressource und die zugehörigen Analysewerkzeuge können dazu beitragen, prognostische Gene und Leukozyten-Untergruppen innerhalb und zwischen verschiedenen Krebsarten abzugrenzen, die Auswirkungen der Tumorheterogenität auf das Krebsergebnis aufzuklären und die Entdeckung von Biomarkern und therapeutischen Targets zu erleichtern.
(http://precog.stanford.edu)
Mit jeder neuen individuellen Aufgabenstellung und brauchbar assoziativen Lösungsfindung lernt der Algorythmus von PRECOG GPT dazu.
BEISPIEL TECHNIK
Frage: Welche materiellen und personellen Resourcen sind für eine zukunftsorientierte Herstellungsart meines Produktes auf lange Sicht notwendig?
PRECOG GPT: Voraussetzung für eine dahingehend kluge wirtschaftliche Prognose ist eine genaue technische Beschreibung des bisherigen Produktionsablaufes, um aus diesen authentischen Daten mit ML (Maschine Lerning), je nach detaillierter Vorgabe, die künftig technisch machbarste und nachhaltigste Arbeitsweise zu ermitteln.
》》》Um über die künstliche Intelligenz hinweg die bis dato (noch) nicht programmierbare mest die technisch effizientest mögliche Herstellung zu eruieren. Daraus ergeben sich die relevanten Parameter für den PRECOG GPT Algorithmus, um mit diesen, korrelierend mit dahingehenden wissenschaftlichen Werten aus verfügbaren Datenbanken und Expertenschliche Intuition mit einzubeziehen, werden händisch vorselektiert und aufbereitet, relevant verfügbare zukunftsforschende Expertisen mit in die Entscheidungsfindung integriert. 《《《
Mit jeder neuen individuellen Aufgabenstellung und brauchbar assoziativen Lösungsfindung lernt der Algorythmus von PRECOG GPT dazu.
SCIODAT
PRECOG GPT Analysen
AUSSCHNITT
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SCIODATA SCIENCE
SCIODAT ist eine unabhängige Forschungseinrichtung,
die sich wissenschaftlich mit ökonomisch-ökologischen Aspekten auseinandersetzt.
Die Wesensgestalt einer ernsthaften Grundlagenforschung sollte der rein erkenntnis- und neugierdegetriebene Wunsch sein, diese komplexe Welt etwas besser zu verstehen.
Walter Wilhelm Legenstein
CEO SCIODAT
