• Sistem pengenal tulisan tangan manusia atau Digital Mark Reader (DMR).

Prof. Dr. Ir. Ing. Iping Supriana, DEA, peneliti di Teknik Informatika ITB merupakan penggagas dari produk DMR. Sebagai pimpinan Tim Riset Unggulan ITB tahun 2002/2003, pengembangan DMR dilakukan Prof. Iping bersama 3 peneliti lain dari Teknik Informatika ITB, yaitu Dr. Ayu Purwarianti, S.T, M.T, M. Arif Rahmat, S.T, dan Peb Ruswono Aryan, S.T, M.T. Penelitian DMR ini awalnya merupakan sebuah riset bertemakan Optical Mark Recognition (OMR) versi digital dengan memanfaatkan pemindai dokumen yang berbiaya rendah untuk membaca Lembar Jawab Komputer (LJK). DMR telah digunakan oleh ribuan lembaga di Indonesia dan luar negeri, termasuk di antaranya ratusan perguruan tinggi, ratusan lembaga di bawah koordinasi Kemdikbud, ratusan cabang lembaga bimbingan belajar, kepolisian, militer, biro psikologi dan konsultan SDM. DMR digunakan untuk rekrutmen, evaluasi kinerja pegawai, ujian psikologi dan seleksi polisi, militer dan CPNS, survei kepuasan pelanggan, hingga untuk pengawasan peralatan di perusahaan minyak asing.

• Model pendeteksi fraud transaksi kartu kredit.

Model ini telah digunakan oleh salah satu payment gateway utama di Indonesia untuk mendeteksi adanya kecurangan atau penipuan dalam transaksi pembayaran menggunakan kartu kredit. Model ini dikembangkan di laboratorium Grafika dan Inteligensi Buatan STEI pada tahun 2014. 

• Chatbot untuk domain perhotelan.

Chatbot ini mampu menjawab berbagai pertanyaan yang sering ditanyakan, seperti menanyakan lokasi, fasilitas, dan ketersediaan kamar. Chatbot ini dikembangkan di laboratorium Grafika dan Inteligensi Buatan STEI pada tahun 2013, sebelum chatbot berbasis artificial intelligence mulai dikenal orang seperti saat ini,  dan telah diterapkan di salah satu hotel terkenal di Indonesia.

• Library InaNLP.

InaNLP merupakan singkatan dari Indonesian Natural Language Processor, merupakan kumpulan pustaka yang berisi fungsi-fungsi dasar pemrosesan bahasa yang khusus untuk ditujukan untuk Bahasa Indonesia. Pembangunan model-model yang terdapat di dalam library tersebut menggunakan pendekatan pembelajaran mesin yang merupakan bagian dari artificial intelligence. InaNLP pada awalnya dikembangkan oleh laboratorium Grafika dan Inteligensia Buatan STEI dengan peneliti utamanya yaitu Dr. Ayu Purwarianti, S.T, M.T. Library ini telah banyak digunakan di berbagai penelitian yang berkaitan dengan NLP di Indonesia, salah satunya pada penelitian analisis sentimen. Library ini dikembangkan sejak tahun 2011 hingga 2016. 

• Sistem transkripsi rapat berbahasa Indonesia.

Sistem ini mampu mengubah ucapan menjadi rangkaian teks untuk dijadikan catatan pertemuan. Sistem ini dikembangkan oleh Dessi Puji Lestari, Ph.D bersama dengan salah satu BUMN, yaitu PT. Inti, sistem ini telah digunakan sebagai alat pencatat rapat di Dewan Perwakilan Rakyat Indonesia dan beberapa DPRD di Indonesia. Riset terkait sistem ini juga mendapat pendanaan dari Riset DIKTI pada tahun 2016.

• Aplikasi Knowledge Management Online Monitoring System Diesel Engine Ukuran Besar.

Aplikasi ini terdiri atas tiga sistem berbasis Web sebagai satu kesatuan terintegrasi untuk sistem cerdas monitoring mesin diesel ukuran besar. Ketiga sistem tersebut adalah sistem rekomendasi berbasis web, yang terhubung langsung dengan data sensor pada mesin diesel ukuran besar; sistem akuisisi pengetahuan untuk menambahkan dan memutakhirkan pengetahuan terkait solusi dari pakar untuk persoalan yang ditemukan pada mesin diesel; dan sistem ketiga adalah sistem pemetaan antara penamaan sensor yang digunakan pada mesin diesel dan penamaan pada sistem rekomendasi. Sistem ketiga dimaksudkan agar sistem rekomendasi dapat dimanfaatkan tidak hanya untuk mesin diesel pada PLTD, namun juga bisa dimanfaatkan oleh mesin diesel di perkapalan, industri kertas, atau industri lain yang memanfaatkan mesin diesel ukuran besar. Saat ini aplikasi ini telah diserahkan kepada pihak Industri yaitu PT. Daun Biru Engineering selaku mitra dari penelitian ini. PT. Daun Biru Engineering adalah perusahaan yang bergerak dalam  bidang monitoring dan maintenance sensor untuk mesin diesel. Klien yang tercatat antara lain beberapa PLTD di Bali, Lombok, dan Kalimantan, perusahaan Kapal, dan perusahaan minyak di Sumatera. Penelitian ini dilaksanakan pada tahun 2014 hingga 2016 dan mendapat bantuan pendanaan Riset RAPID dari Kemenristekdikti. 

• Peringkasan Otomatis

Sistem ini memproses kumpulan artikel berita menjadi satu ringkasan pendek, sebagai bagian dari news aggregator yang dikembangkan Dr. Masayu Leylia Khodra di laboratorium Grafika dan Inteligensi Buatan STEI. Penelitian ini dilaksanakan dari sejak tahun 2014 hingga sekarang dan beberapa bagian penelitian telah mendapatkan bantuan pendanaan riset baik melalui riset ITB maupun melalui riset Kemenristekdikti.  

• Robot Baldar, Daritem, dan Albasari.

Robot-robot tersebut merupakan tiga robot humanoid buatan mahasiswa Institut Teknologi Bandung (ITB) Tim Hooge School, yang memiliki kemampuan bermain sepak bola. Robot humanoid ini berhasil meraih Juara 3 dalam ajang Kontes Robot Indonesia (KRI) Tingkat Regional 2, 10-12 Mei 2018 di Universitas Tarumanegara, Jakarta. Robot humanoid adalah robot dengan fisik layaknya manusia. Dalam KRI untuk kategori Konter Robot Sepak Bola Indonesia (KRSBI) Humanoid, ketiga robot tersebut ditantang untuk mampu memainkan bola, menendang bola ke gawang lawan, dan memiliki kemampuan image processing.

• Hoax Classification

Riset pembangunan model berbasis machine learning untuk menangkal berita hoax diawali sejak tahun 2016 (jurnal cybermatika). Bersama dengan tim cimol, riset ini juga dilanjutkan dan memenangkan kompetisi Imagine Cup level Indonesia dan Asia Tenggara pada tahun 2017. Selanjutnya riset ini memperoleh dana penelitian melalui kerja sama dengan BIN pada tahun 2018. Hasil riset kemudian dijadikan produk di tahun 2019 yang merupakan kerja sama antara ITB, PT. Prosa Solusi Cerdas serta Kementrian Kominfo, tersedia pada platform chat telegram serta situs yang membantu masyarakat untuk memperoleh informasi benar tidaknya sebuah berita.