Machine Learning & Analytics
Desarrollo y aplicación de algoritmos con capacidad de autoaprendizaje que se nutren de masas de información y entrenan para alcanzar resultados innovadores.
Beneficios
Procesamiento y análisis
Permite el procesamiento y análisis de grandes volumenes de datos. Generalmente provee resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades o potenciales riesgos.
Entrenar componentes reales
Sistemas que actualmente usan inteligencia artificial, como los de la industria 4.0, necesitan incluir inteligencia artificial en sus modelos de simulación. Por ejemplo, con Digital Twins (modelos de simulación en tiempo real) y sistemas de what-if analysis, los componentes de inteligencia artificial pueden ser incorporados en el modelo de simulación para testeo y forecasting.
Optimización y calibración
Otra oportunidad clave es la aplicación de inteligencia artificial en optimización y calibración. Los sistemas basados en agentes complejos suelen contar con muchos parámetros y explorar todas las posibilidades puede requerir demasiado tiempo de ejecución. Machine Learning e Intelligent Sampling puede ser utilizado para crear meta-modelos con significativos incrementos de procesamiento.
Automatización mediante Machine Learning
En el caso del Deep Learning, los componentes se pueden desarrollar para sustituir los modelos basados en reglas. Esto es posible cuando se involucra el comportamiento humano y la toma de decisiones. Los componentes de Deep Learning se pueden utilizar en modelos de simulación para reflejar el sistema real, o los modelos de simulación se pueden utilizar para entrenar los componentes de inteligencia artificial.
Machine
Learning
Machine Learning
Machine learning es una aplicación de inteligencia artificial que permite a los sistemas “aprender”, es decir, automáticamente ajustar sus resultados a partir de la experiencia o pruebas, sin haber sido explícitamente programado o intervención humana.
El aprendizaje se da a partir de observaciones o datos, y la busqueda de patrones o reglas que permitan tomar mejores decisiones en un futuro.
¿Qué buscamos?
En Eurystic buscamos aprovechar las herramientas y metodologías disponibles para analizar, segmentar y limpiar datos, facilitando su conversión en información útil.
Dada la complejidad de los sistemas, la variabilidad de los comportamientos es inevitable. Aún así, aspectos que muchas veces parecen ser solamente “ruido”, pueden ser explicados por otras variables o combinación no lineal de éstas. Las metodologías utilizadas por Eurystic, permiten la integración para lograr identificar relaciones no visibles, entender patrones y predecirlas.
La cantidad y variedad de datos disponibles ha potenciado la necesidad de realizar su estudio en forma sistemática y sistémica. Las metodologías estadísticas brindan enfoques de resolución apropiados en tiempos de operación mínimos en relación a lo que demandaría realizarse por medios tradicionales.
Dada la diversidad de problemas y metodologías, Eurystic busca analizar las características y necesidades de cada caso, buscando la mejor combinación de metodologías para el problema en estudio.
Simulated Learning combina simulación con distintas tecnologías de inteligencia artificial para crear una nueva generación de modelos.
Tiene aplicaciones desde automatización de procesos hasta disrupción de mercados y modelos de negocio.
¿Por qué combinar Machine Learning y Simulación?
Porque son dos técnicas exitosas que conjuntamente permiten solucionar problemas que no se podían resolver por separado hasta ahora.
Esta tecnología se destaca como reemplazo de algoritmos de optimización en sistemas o modelos con gran variabilidad que deban adaptarse rápidamente a cambios.
