Innovative AI projects at Latentgarden
Progress inbetween technology and mathematics
Learn more about our impressive AI projects, which lie at the intersection of technology and mathematics. Here we showcase our progress and innovations in developing mathematical models. Our projects utilize state-of-the-art algorithms and analytical methods to solve complex problems and gain new insights. At Latentgarden, we focus on collaboration and creativity to expand the possibilities of Artificial Intelligence and create impactful solutions for various industries.
Our project garden
In this section, we present a selection of works that exemplify how we have optimized our Bachelor's and Master's theses. Discover the techniques and approaches we have used.
Asset Portfolio Optimization
The goal was to revisite the codebase of my bachelor thesis and migrate from Matlab to a Python. Using cyphon and njit the result was a 20000 times speed-up of the simulation, from days to seconds.
The CPPI-strategy is a mathematical risk-free approach to investing. Although not necessary the most rewarding strategy it is a method fitting for delivering on assured target amounts.
Given a guaranteed claim at the end of a contract, a multiple of the surplus between an asset with minimal risk like a treasury bond and the guaranteed minimal amount is invested in a more rewarding asset like an ETF with higher volatility. If the volatile assets underperforms, wealth is redistributed to the bond asset such that the guaranteed value can always be achieved.
The simulation is based on the classic Black-Scholes modelling of a volatile stock following a stochastic differential equation.
Live AI-Art Style-Transfer Exhibit
The style-transfer method was invented in Tübingen and an exhibit was sponsert for the KI-Makerspace by the company of the inventor.
I improved upon the implementation by reducing the modelsize by a factor of 1 and converting the model to int4, saving energy and making it
Hier präsentieren wir unsere Ansätze zur Optimierung der Leistungsfähigkeit von Software-Anwendungen. Durch gezielte Anpassungen und den Einsatz effizienter Datenstrukturen konnten wir die Nutzererfahrung maßgeblich verbessern.
Interactive AI-Telephone booth exhibit
Verbesserung der Wartbarkeit und Lesbarkeit
In dieser Sektion zeigen wir, wie gezieltes Code-Refactoring die Qualität unserer Arbeiten verbessert hat. Durch Strukturveränderungen und die Verbesserung der Lesbarkeit wurde die Wartung deutlich erleichtert.
Barlow-Twins for medical image feature discovery
Optimierung von Debugging-Prozessen
Das Projekt beschäftigt sich mit der Optimierung unserer Debugging-Prozesse. Durch strategisches Fehlermanagement und präzise Analyse konnten wir die Anzahl der Bugs signifikant reduzieren und die Stabilität der Anwendungen gewährleisten.
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