INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DATA ANALYTICS

NAITEC cuenta con amplia experiencia en el uso y aplicación de la Ciencia de Datos y de la Inteligencia Artificial para encontrar, proponer y aplicar soluciones nuevas y precisas a problemas complejos principalmente del sector industrial.

Los principales ámbitos de aplicación incluyen la mejora del diseño y de la calidad del producto, el conocimiento profundo y la optimización de procesos de producción. Cabe destacar el carácter multidisciplinar del centro, ya que permite ofrecer soluciones más completas.

Las líneas de actividad se basan en:

Data Mining (Minería de Datos)

Mediante técnicas estadísticas y matemáticas NAITEC desarrolla metodologías personalizadas para descubrir información de alta calidad oculta en los datos y poder explicar así su comportamiento. Dichos datos pueden proceder de registros históricos, pueden ser experimentales u obtenidos a través de la simulación.

Machine Learning (Aprendizaje automático)

El proceso de aprendizaje automático es similar al de la minería de datos: ambos sistemas buscan entre los datos para encontrar patrones. Sin embargo, en lugar de extraer la información de los datos para la comprensión humana, como es el caso de las aplicaciones de minería de datos, el aprendizaje automático aprende de los datos, ajusta las acciones en consecuencia y toma decisiones con la mínima intervención humana. NAITEC desarrolla modelos para resolver problemas de carácter predictivo a partir de la información histórica, permitiendo, de esta manera, anticiparse a diferentes situaciones.

Deep Learning (Aprendizaje profundo)

El aprendizaje profundo es un tipo particular de técnicas de aprendizaje automático cuyo objetivo es la construcción de sistemas de cómputo capaces de aprender a partir de la experiencia, inspirándose en algunos principios del funcionamiento del cerebro animal. A este tipo de aprendizaje automático se le llama “profundo” porque presenta una estructura jerárquica que extrae diferentes niveles de detalle de los datos. NAITEC emplea técnicas de aprendizaje profundo mediante redes neuronales complejas para procesar, detectar y clasificar defectos y anomalías.