Aplicamos Artificial Intelligence a nuestros proyectos para minimizar errores, reducir tiempos, favorecer la toma de decisiones y conseguir incrementar la calidad del funcionamiento de nuestros clientes, ya sean empresas privadas u organismos públicos.
Utilizamos el Machine Learning para la estimación de coeficientes de escorrentía y su variación en el tiempo o la magnitud de daños a infraestructuras. El Análisis de Patrones es otro de los elementos de la Inteligencia Artificial que forman parte del día a día de nuestros proyectos, ya que nos son de gran utilidad para extraer información y crear clústeres o conglomerados, como ocurre cuando, mediante la utilización de datos socioeconómicos de encuestas, creamos perfiles de personas con características comunes para que nuestros colaboradores del Sector Humanitario puedan detectar comunidades que requieran asistencia de forma prioritaria respecto a otros perfiles.
Por otro lado, los Mapas Autoorganizados (SOM) son un tipo de algoritmo de aprendizaje no supervisado que utilizamos para visualizar y clasificar datos complejos en una representación bidimensional. Funcionan creando una estructura de mapa donde cada nodo representa un grupo de patrones similares en los datos de entrada, lo que nos facilita el análisis de cada perfil generado.
Por último, empleamos herramientas de Web Scraping y Social Media Scraping para obtener información de temas de interés para detectar problemas que afecten o interesen a la sociedad, como pueden ser el precio de la Canasta Básica Alimentaria, inseguridad, escasez de alimentos, medicinas o catástrofes naturales y realizar un procesamiento del lenguaje, que nos permite identificar y analizar el sentimiento de la población respecto a un tema en específico. Este proceso de extracción de información también nos es útil para crear series temporales y realizar predicciones con ARIMA y técnicas de Aprendizaje Profundo (LSTM) para ayudar a instituciones a tomar previsiones en sus presupuestos.
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