AITech z Katowic specjalizuje się w tworzeniu systemów tzw. sztucznej inteligencji - sieci neuronowych i systemów eksperckich.

Firma AITech s.c. ma profil typowo inżynierski i zamierza przy nim pozostać. Według Krzysztofa Michalika, założyciela i prezesa firmy, AITech nie ma w kraju poważnej konkurencji. "Od dziesięciu lat sami zarabiamy na siebie. Sukcesem jest już to, że sztuczna inteligencja znalazła tak liczne zastosowania poza laboratoriami naukowymi" - tłumaczy.

Plany rynkowe firmy zakładają m.in. nawiązanie współpracy z dużymi krajowymi dostawcami rozwiązań informatycznych na zasadzie poddostawcy. Ambicją kierownictwa jest także eksport oprogramowania. W ostatnim czasie firma sprzedała system Sphinx w Republice Czeskiej, a jedna z tamtejszych firm informatycznych jest zainteresowana współpracą na zasadzie przedstawicielstwa handlowego. "Niewykluczone że w przyszłości będziemy szukać zewnętrznych źródeł finansowania rozwoju naszych produktów" - dodaje.

Typ klientów

Firma AITech powstała w 1990 r., jednak rozwój produktów rozpoczęła już 5 lat wcześniej. Klientami AITechu są głównie firmy duże, działające w 3 sektorach: bankowo-finansowym, przemysłowym i edukacyjnym. Na liście referencyjnej znajduje się ponad 200 firm i instytucji, m.in. Bank Gospodarki Żywnościowej, PKN Orlen i kilkadziesiąt szkół wyższych - technicznych i ekonomicznych. W bankach systemy AITechu wspomagają pracę osób odpowiedzialnych za analizy wniosków kredytowych przedsiębiorstw.

"Gotowy jest już kolejny nasz system, wyspecjalizowany w analizie wniosków klientów indywidualnych o kredyty konsumpcyjne. Zaoferujemy go jeszcze w tym roku" - mówi Tomasz Kaczmarek, kierownik Działu Systemów Ekspertowych w AITech s.c. Przedsiębiorstwa zainteresowane są przede wszystkim systemami do wewnętrznych analiz ekonomicznych (finansowych czy marketingowych). Uczelnie wykorzystują systemy AITechu na dwa sposoby: w procesie nauczania oraz do wspomagania prac naukowych.

Sieci neuronowe

AITech oferuje zarówno gotowe oprogramowanie analityczne, przeznaczone do konkretnych zastosowań (np. analiza finansowa, prognozowanie wyniku), jak i narzędzia do budowy własnych rozwiązań. W tym celu Sphinx został wyposażony we własny, strukturalny język programowania, którego składnia ma wiele wspólnego z C i Pascalem. Umożliwia to klientom tworzenie własnych niestandardowych systemów.

W skład pakietu Sphinx wchodzi szkielet systemu eksperckiego, symulator sieci neuronowej oraz graficzne narzędzia do samodzielnego definiowania reguł. Jego zadaniem jest wskazanie użytkownikowi optymalnej decyzji - rozwiązania problemu. Sieć neuronowa spełnia rolę analizatora faktów i uczy się odróżniać je od siebie oraz oceniać znaczenie powiązań między nimi. Edukowanie sieci neuronowej polega na wielokrotnym przedstawianiu jej problemów i zastosowanych do nich rozwiązań. Najczęściej do tego celu wykorzystuje się gromadzone przez przedsiębiorstwa dane archiwalne. Sphinx importuje dane w formacie tekstowym. Może także sięgać do baz danych przez interfejs ODBC i mechanizm Microsoft DDE. Jednym z potencjalnych zastosowań Sphinxa jest pogłębiona analiza danych.

Reguły wprowadzone przez użytkownika oraz powiązania między nimi podlegają walidacji logicznej i semantycznej, a następnie są kompilowane do kodu pośredniego, uruchamianego później w module wykonawczym PC-Shell. "Współpraca 'uczących się' sieci neuronowych i opartych na zdefiniowanych przez ekspertów regułach systemów wnioskujących przynosi bardzo dobre rezultaty w analizie danych" - mówi Tomasz Kaczmarek.