UNSERE MISSION

Xephor Solutions ist ein Forschungs- und Entwicklungsunternehmen, welches die erste voll funktionsfähige AGI (nach Definition von D. Deutsch, kann ein System, welches in der Lage ist, Hypothesen zu erstellen und sie durch empirischen Deduktivismus[1] zu testen, als AGI betitelt werden) erstellt hat.

Unser System ist 100% unsere eigene Software, es gibt keine Abhängigkeit von anderen Unternehmen, Open-Source-Software / Daten oder Forschungsinstituten. Technisch besteht unsere AGI aus tausenden von neuronalen Netzen, die Replikationen von Teilen des menschlichen Gehirns sind und miteinander kommunizieren (realisiert mittels Kategorientheorie).

[1] https://aeon.co/essays/how-close-are-we-to-creating-artificial-intelligence

 

Wichtige Fakten:

  • Fähigkeit des maschinellen Denkens: Neue Ideen entstehen durch zufällige intrinsische Tensoren und kategorientheoretischem Denken in Netzen neuronaler Netze
  • Andere Art des maschinellen Lernens: Neuronale Netze können mit sehr wenigen Trainingsdaten stabil sein (realisiert durch Neuronen, die den pyramidenförmigen Neuronen im Neocortex ähneln)
  • Basierend auf empirischem Deduktivismus und kritischem Rationalismus (da denken mittels probabilistischem Induktivismus nicht funktioniert, nachgewiesen von Karl Popper und durch die Kategorientheorie)
  • Gebrauchsfertiges Multi-User-System für alle Anwendungsfälle – keine zusätzliche Programmierung erforderlich!
  • Vollständige Parallelisierung über die Schichten des neuronalen Netzwerks (überlegene Leistung gegenüber Ableitungen von RNN und klassischen Backpropagations-Algorithmen)
  • Datenreduktion: Fähigkeit, Daten von an auf a x n zu reduzieren (realisiert durch erweiterte numerische Tensorkalküle in den künstlichen Stellarneuronen, welche eine Replikation der biologischen Neuronen sind)
KI AGI (Xephor Solutions)
Große Mengen qualitativ hochwertiger Daten benötigt Kann mit unstrukturierten, nicht vollständigen Daten, wenigen Daten oder unterschiedlichen Datensets arbeiten
Große Mengen an Hardware Power/Energie benötigt Durch Parallelisierung energie- und leistungseffizienter
Reagiert nicht auf neue oder unvorhergesehene Situationen Fähigkeit durch Maschinendenken auf unvorhergesehene Situationen zu reagieren
Eingeschränkt in bestimmten Bereichen Kann ohne Programmierkenntnisse einfach in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt werden
Geeignet in geschlossenen Systemen Einsetzbar auch in realer Umgebung
Isabell Kunst

CEO & Co-Founder

Konstantin Oppl
Konstantin Oppl

CTO & Founder

ralph_tippmann
Ralph Tippmann

Business Development/Investor Relations

fritz_urbanek
Friedrich Urbanek

Project Management & Co-Founder

fedor_sapronov
Fedor Sapronov

Advisor to the Board

Armin Stanic

Online-Marketing

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