Análisis y Clasificación espectral de audios
Se implementó una solución de PaaS que permite el análisis de audio de ruido espectral de torres de alta tensión. Dicho análisis permitió la obtención de metadatos que posteriormente pudieron ser almacenados en un repositorio para ejecutar analítica en el futuro y poder detectar anomalías de los equipos en terreno.
Migración modelos Deep learning a la nube
Se realizó una migración modelos deep learning a la nube, en donde se logró disminuir tiempos de respuesta módulo LOFTR. Máquina utilizada: ● La p3.2xlarge específicamente cuenta con 16 GB de memoria GPU. ● 8 CPU virtuales ● 61 GB de Ram ● Ancho de banda de hasta 10 Gbps. ● Servicio flexible que permite adaptar distintos marcos de trabajo de deep Learning.
Algoritmo de inteligencia artificial para recomendaciones de ventas
Mediante nuestro producto Rocio, se realizó una implementación en la plataforma web, precisamente en el carrito de compras, que permite la venta cruzada. Para ello, se desarrolló un widget que incluya productos recomendados por un algoritmo de inteligencia artificial, que mostrará al usuario final productos que posiblemente puedan ser de su interés en función de la solicitud de la receta prescrita y los datos de la mascota, aumentando la posibilidad de aumentar las ventas.
Monitoreo y Optimización de Procesos
Se desarrolló un predictor que captura la dinámica de la presión en función a la operación de 3 ventiladores, para una etapa de un proceso de tren de secado y se logra predecir las variables básicas asociadas con los efectos sobre los cambios en la operación de un ventilador en particular, implementando herramientas de predicción estática sin componente de tiempo, para conocer la reacción local del sistema a los cambios de ventilador. En la solución se identificaron periodos de operación estables de los ventiladores, donde se aplicaron cambios en los ventiladores a valores menores, y se mostró variaciones aceptables en las presiones generadas por el predictor.
Desarrollo de modelo de Machine Learning para identificación de potenciales clientes
Utilizando servicios como S3 y Sagemaker, se desplegó un modelo de Machine Learning con los datos analizados, buscando detectar a potenciales clientes que deseen adquirir una propiedad en distintos proyectos inmobiliarios.
Sistema de análisis de etiquetas de documentos para su proceso de logística interna
Se implementó una plataforma tecnológica, basada en AWS, que permitió tener flexibilidad y robustez al procesar los distintos tipos de documentos.
Análisis de nueva información para futuro proyecto RTD
Con la solución, la nueva información analizada debe servir para mejorar el % de efectivad de compra de clientes en un proyecto RTD.
Aplicación de Grafos para segmentación de Clientes
Se inició la exploración de datos del cliente, con el objetivo de desarrollar iniciativas y anexarlos a su SDLF, enriqueciendo su experiencia de negocio.
Uso de Amazon Neptune para el entorno bancario
Se desarrolló una solución basada en Neptune para la visualización de nodos que permita realizar tratamiento y análisis de los datos persistentes de sus operaciones diarias e históricas.
Despliegue de aplicativo web para el proceso de alquiler de vehículos
Se desplegó una plataforma web que permita gestionar y monitorear el alquiler de vehiculos de los clientes de Ahurora
