Intel·ligència Artificial
Descripció de Intel·ligència Artificial
Som especialistes en el desenvolupament i aplicació d’intel·ligència artificial per a la resolució de problemes complexos, amb especial èmfasi en l’ús de models d’IA generativa per a la creació de contingut, l’anàlisi de dades i l’optimització de processos.
Desenvolupem proves de concepte per explorar el potencial i la viabilitat de totes aquestes tecnologies en diferents àmbits d’aplicació.
- IA Generativa: ús de models avançats per a la generació de text, imatges, veu, codi i altres tipus de contingut digital.
- Models de Llenguatge (LLM i SLM): treball amb Large Language Models (LLM) i Small Language Models (SLM) per adaptar l’IA a diferents escenaris d’ús, optimitzant eficiència i capacitat de resposta.
- Models Multimodals: desenvolupament i aplicació de models que combinen text, imatge, àudio i altres fonts d’informació per oferir solucions més riques i contextualitzades.
- Fine-tuning de models de llenguatge i visió per computador: adaptació de models preentrenats a casos d’ús específics per millorar-ne la precisió i la rellevància.
- Processament del Llenguatge Natural (NLP): anàlisi i generació de text, traducció automàtica, resums automàtics, anàlisi de sentiment i assistents virtuals.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): combinació de recuperació d’informació i generació de text per millorar la precisió i la fiabilitat de les respostes generades per IA.
- Extracció d’informació de documents complexos: ús de models avançats per interpretar, estructurar i analitzar informació de documents extensos i tècnics.
- Visió per Computador: reconeixement d’imatges i vídeo, detecció d’objectes, síntesi d’imatges i millora d’escenaris mitjançant IA generativa.
- Models de predicció i anàlisi avançada: aplicació d’algoritmes de machine learning i deep learning per a la predicció de tendències, la detecció d’anomalies i la personalització de serveis.
- Optimització i automatització de processos: ús d’IA per millorar l’eficiència en àmbits com la logística, la planificació de recursos o la presa de decisions automatitzada.
- Ètica i explicabilitat en IA: desenvolupament de models transparents i responsables, garantint la interpretabilitat i la fiabilitat dels sistemes intel·ligents.
Casos d’èxit de Intel·ligència Artificial
En l’era digital actual, les aplicacions mòbils s’han convertit en una part integral de la nostra vida quotidiana, però també han fet augmentar els riscos de ciberseguretat. Les empreses s’enfronten al desafiament de protegir les seves aplicacions i les dades dels usuaris en un entorn d’amenaces en constant evolució.
L’objectiu d’aquest projecte és fer el desenvolupament d’una eina tecnològica per mesurar, analitzar i reduir l’impacte ambiental dins de l’entorn industrial.
L’inLab FIB participa en el projecte per a la creació d’un Coach de Comunicació per a executius i empreses juntament amb el professionals en comunicació de l’empresa Commly.
L’inLab FIB participa en un projecte innovador per al desenvolupament d’un assistent interactiu basat en Intel·ligència Artificial (IA), dissenyat per facilitar la creació de documents extensos. Aquest sistema guiarà l’usuari pas a pas en l’elaboració de textos, assegurant-ne la coherència i la precisió.
Aquest projecte busca desenvolupar un model de machine learning per identificar situacions de risc abans d’iniciar l’escalada amb auto assegurador, ajudant al personal del centre a detectar perills de manera automàtica i precisa.
L’inLab FIB col·labora amb Kemchain en un projecte per millorar la gestió documental tècnica en el sector químic mitjançant intel·ligència artificial. Kemchain, creada el 2023, ha desenvolupat una plataforma SaaS que automatitza el cicle de vida dels documents, augmentant l’eficiència i la seguretat en els processos empresarials químics.