IZENA Datuen Analisia eta AA Laborategia

AZALPENA

Ceit-ek datuen analisi eta AA laborategi bat du, ML/AA algoritmoak txertatzen dituzten garapenak garatu eta ekoizpenean jartzeko beharrezko faseak burutzeko beharrezko ekipamendu eta software tresnekin hornitua: • Datuen analisi deskribatzailea • Funtzionamendu-parametro kritikoen bilaketa • Esperimentuen diseinu optimoa • Biki digitalak • MLOps/DevOps teknologiak • Tokiko/hodeiko inplementazioak Prozesu hauek sektore ezberdinetan aplikatzen diren arazo ugari konpontzeko erabiltzen dira. Adibidez, anomaliak detektatzeko (makinetan, fabrikazio-prozesuetan, sareko trafikoan...), algoritmo prediktiboak (akatsetarako, erasoetarako, mantentze-lanen kudeaketarako...), optimizazio-algoritmoak, baita datu sintetikoetan oinarritutako biki digitalak sortzea ere, erabakiak hartzeko laguntza-sistemetan integratzeko ("zer gertatuko balitz... bestela" eszenatokien azterketa, gomendioak, etab.), Fabrikazio, Garraio eta Ur sektoreetan dagoeneko aplikatu den bezala, ezartzeko aukera ematen dute.

EKIPO ETA OSAGAI GARRANTZITSUENAK

  • GPU zerbitzariak

    GPU konputazio zerbitzariak ikaskuntza sakoneko ereduak bezalako eredu konplexu eta konputazionalki zorrotzak entrenatzeko.

  • HPC klusterra

    HPC konputazio banatuko klusterrera sarbidea.

AKTIBOAK ESKAINTZEN DITUEN ZERBITZUAK

Datuen analisi teknikak, ML eta AA aplikatzeko kontzeptu frogak

Datuen analisi teknikak erabiltzen dira parametro nagusiak ateratzeko, aldagaien arteko harreman konplexuak ateratzeko, datuak ustiatzeko estrategiak planteatzeko, akonpainamendu, diagnostiko eta iragarpen algoritmo aurreratuak garatzeko eta ezartzeko.

Erabakiak hartzeko laguntza tresnen diseinua AA aplikatuaren bidez

Erabakiak hartzeko algoritmoak sortzea (datuetan oinarritutakoak edo hibridoak), prozesu eta aktiboen anomaliak eta akatsak detektatzeko ML/DL teknikak aplikatzea

AKTIBOA KUDEATZEN DUEN ERAKUNDEA

CEIT
Harremanetarako pertsona:
Itxaro Errandonea Aranibar
ierrandonea@ceit.es