Proponemos un programa completo de Inteligencia Artificial  aplicado a la industria basado en los trabajos de expertos españoles en Machine Learning 

01

CÓMO APLICAR MACHINE LEARNING A LOS DIFERENTES SECTORES ECONÓMICOS

 

 

02

PARA APROVECHAR EL CRECIMIENTO EXPONENCIAL DE DATOS INDUSTRIALES SON NECESARIOS LOS SISTEMAS INTELIGENTES QUE LOS TRANSFORMAN EN CONOCIMIENTO

 

03

los desarrollos de machine learning son necesarios para optimizar los desarrollos de softwARE PARA LA INDUSTRIA

 

 

 

INCREMENTO DE PIB EN MILLONES DE EUROS ANUALES. CORTO PLAZO.

INCREMENTO DE PIB EN MILLONES DE EUROS ANUALES. MEDIO PLAZO.

INCREMENTO DE PIB EN MILLONES DE EUROS ANUALES. LARGO PLAZO.

INCREMENTO DE PUESTOS DE TRABAJO A CORTO PLAZO.

INCREMENTO DE PUESTOS DE TRABAJO A MEDIO PLAZO.

INCREMENTO DE PUESTOS DE TRABAJO A LARGO PLAZO.

MADRID Y ESPAÑA

1. Sector energético (petróleo, gas, solar, viento, …)
2. Sector químico (manufacturación, diseño de fármacos, predicción de
toxicidad, …)
3. Recursos básicos (papel, metales, minería, …)
4. Sector industrial: construcción y materiales (planificación de la producción, control de calidad), diagnóstico de fallos, detección de anomalías, mantenimiento predictivo, predicción del tiempo hasta el fallo, …
5. Sector servicios: retail, entretenimiento, marketing, turismo (fidelidad, planificación de viajes, análisis de sentimientos…).
6. Bienes y servicios: automóviles (autónomo, detección de viandantes…), inmobiliarias, alimentación (granjas inteligentes, reconocimiento de frutas, pesca…).
7. Telecomunicaciones: software para análisis de redes, fiabilidad de protocolos
8. Finanzas: clientes (seguros, concesión de créditos, chatbots…), modelado del riesgo, “portfolio management”

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA APLICACIONES INDUSTRIALES

La cuarta revolución industrial, conocida como industria 4.0, ya está teniendo un impacto sobresaliente en la industria en diferentes sectores como robótica, automoción, químicas, construcción, servicios para el consumidor, energía, finanzas, salud, tecnologías de la información y telecomunicaciones.

La cantidad de datos industriales generados por los controladores, los sensores, los sistemas de manufacturación, etcétera, está creciendo exponencialmente, y los sistemas inteligentes capaces de transformar esta gran cantidad de datos en conocimiento, representados por modelos matemáticos y estadísticos, son imprescindibles.

Machine Learning es la parte de la inteligencia artificial que permite construir esos modelos, de modo que los sistemas de software resultantes faciliten el entendimiento necesario para la toma óptima de decisiones. Estas decisiones son necesarias en diferentes sectores industriales en problemas como el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías, la monitorización condicionada, etc.