Servicio de inteligencia artificial
Inteligencia artificial entrenada con los datos de su operación
Detección de anomalías, visión por computadora, series de tiempo e IA generativa aplicadas a procesos reales de agro, industria y minería.
Qué resuelve
De reportar lo que pasó a detectar lo que está pasando
Entrenamos modelos con el histórico de su operación para detectar patrones que anteceden a una falla o a una pérdida de calidad, y no solo describir lo que ya ocurrió.
Un caso en uso: el Nodo UV-A de INDUXA AGRO fotografía la captura de cada trampa y un modelo de visión la clasifica por especie para el conteo por lote.
Si su empresa quiere empezar con IA generativa, revise MARVIN IA, nuestro asistente para pymes.
Qué incluye el servicio de IA
Alertas y detección de fallas a partir del histórico
Modelos que aprenden el comportamiento normal de cada equipo y señalan desvíos. Requieren un histórico previo: no predicen fallas desde el primer día.
Detección de anomalías
Algoritmos que identifican combinaciones de variables fuera del patrón habitual de operación.
Pronóstico con series de tiempo
Modelos que proyectan consumos de energía, producción o demanda a partir de sus datos históricos.
Visión por computadora
Conteo, clasificación e inspección a partir de cámaras. Ejemplo en uso: la clasificación por especie de la captura del Nodo UV-A de INDUXA AGRO.
IA generativa con MARVIN IA
Asistente de IA para pymes que responde con la información de su propia empresa.
Monitoreo y reentrenamiento de modelos
Modelos versionados, con seguimiento de precisión y reentrenamiento cuando cambian las condiciones de operación.
Del diagnóstico al modelo en producción
- 1
Diagnóstico
Evaluamos la calidad y el volumen de sus datos y elegimos el caso de uso con mejor retorno esperado.
- 2
Entrenamiento
Construimos y validamos los modelos con sus datos históricos reales.
- 3
Despliegue
Integramos el modelo en producción dentro de su arquitectura tecnológica.
- 4
Monitoreo
Seguimos la precisión del modelo y lo reentrenamos cuando cambia el contexto.
Hablemos de IA
Revisemos sus datos antes de prometer un modelo
Analizamos la disponibilidad y la calidad de los datos de sus equipos para plantear un piloto de IA realista.