GeoActio creó un sistema de conteo de personas dentro del autobús e implementó un conjunto de algoritmos para analizar en profundidad los datos obtenidos.
Ciencia de Datos y Big Data
Descripción de Ciencia de Datos y Big Data
En el Área de Ciencia de Datos y Big Data, somos expertos en la toma de decisiones basadas en los datos, es decir la gestión y el análisis de datos.
Gestión de datos: Recolección, almacenamiento, integración y procesamiento de los datos.
- ¿De dónde? Datos propios y de terceros (Open Data, Internet of Things, etc.).
- Arquitecturas de sistemas basados en Big Data (sistemas distribuidos), Data Warehousing.
- Técnicas Avanzadas NOSQL, Vectorización de datos, Big Data Integration, Big Data Quality, etc.
Análisis de datos: preparación de los datos para el análisis, feature generation, aprendizaje/creación de modelos, validación de modelos, interpretación y visualización.
- Tipo de análisis: descriptiva (query & reporting, OLAP, estadística descriptiva, analítica de grafos), predictive (minería de datos, aprendizaje automatico, ciencia de datos orientada a procesos, streaming, etc.).
- Técnicas avanzadas: explicación del resultado, causalidad, ética y equidad.
- Visualización: cuadros de mando, what-if analysis, geoespacial, temporal, grafos, analítica visual avanzada, etc.
Casos de éxito de Ciencia de Datos y Big Data
inlab FIB participa en el proyecto Tecnologías Digitales Avanzadas en Ciberseguridad, colaborando con la Agencia de Ciberseguridad de Cataluña y la Fundación i2Cat, implementando un módulo de inteligencia artificial para clasificar y extraer información de incidentes de seguridad.
Desarrollo de un módulo de detección de amenazas y gestión de incidentes para infraestructuras TIC.
Modelo de aprendizaje automático capaz detectar las diferentes fases cuando se riega un campo de cultivo
Un sistema de inteligencia artificial que genera rosas a partir de un esbozo i una descripción breve. El resultado es una imagen con una o más rosas que sigue la forma del esbozo e intenta reflejar el texto descriptivo.
Implementación de modelos de IA que sea capaz de detectar patrones y alertar de una bajada en el nivel de calidad aplicados a la Industria 4.0.