Inteligencia Artificial
«Para utilizar la IA de forma significativa y rentable para nuestros clientes, se necesitan los conocimientos técnicos de IA y una comprensión de los sistemas y plantas altamente complejos que deben optimizarse. Además, es necesario el pensamiento empresarial necesario para garantizar que las aplicaciones de IA aporten un valor real.»
Dr. Marc Großerüschkamp | Consultor principal y responsable del INVENSITY Technology Hub
INVENSITY es parte del proyecto de investigación KARLI, un proyecto de investigación sobre IA financiado por Ministerio Federal de Economía y Protección del Clima de Alemania con un volumen de proyecto de aproximadamente 16 millones de euros. Junto con Continental, Audi, Ford y Fraunhofer IOSB, entre otros, estamos trabajando en las últimas formas de trasladar a la práctica el potencial teórico de la IA.
INVENSITY es uno de los socios del consorcio del proyecto de investigación KIMORo. El proyecto se centra en la evaluación del desarrollo y la producción de un Robot Modular de Código Abierto Artificialmente Inteligente con respecto a la viabilidad técnica y económica. El proyecto cuenta con fondos del Estado de Hesse.
Informe sobre el valor de los datos de INVENSITY AI
El informe sobre el valor de los datos de INVENSITY AI es una oferta de consultoría orientada a la práctica para el análisis automatizado de sus datos.
En un plazo de diez días, analizamos sus datos (de sensores) existentes y le proporcionamos sugerencias concretas para el uso individual del aprendizaje automático.
Además de la viabilidad técnica, también tenemos en cuenta el valor añadido económico, por ejemplo, mediante el ahorro de material o energía, una mayor disponibilidad del sistema o el aumento de la calidad.
Nuestra relación calidad-precio es atractiva para las medianas empresas porque combinamos la consultoría personalizada con el análisis automatizado de datos para identificar las áreas de aplicación del aprendizaje automático más relevantes desde el punto de vista económico.
El análisis de datos automatizado comprueba, por un lado, la calidad de los datos (por ejemplo, integridad y coherencia) y, por otro, la usabilidad del contenido mediante diferentes algoritmos de aprendizaje automático. En el proceso se evalúan más de diez enfoques. El rendimiento de los modelos entrenados se compara entre sí para poder evaluar seriamente la viabilidad económica del despliegue de la IA.
Cadena de valor de los datos
La digitalización significa algo más que registrar datos del mundo real. Evaluarlos, visualizarlos y crear nuevo valor añadido convierte los datos en verdadera creación de valor. Para presentar una cadena de valor de datos óptima es necesario un análisis específico de los datos existentes, la posible creación de valor y la posible implementación técnica.
Referencias Seleccionadas
Libro Blanco
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Artificial Intelligence
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Project Management
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