Inteligencia artificial
Nuestro objetivo es transformar y desarrollar las últimas tecnologías en productos y servicios avanzados que utilicen la inteligencia artificial (IA) para proteger a las personas y el medio ambiente. Vemos un enorme potencial en la fusión de la inteligencia humana con distintas áreas de la inteligencia artificial para utilizarla a su vez para posibilitar decisiones que respalden este objetivo.
Aprovechar la IA para una gestión de activos más inteligente
En el mundo actual del big data, cada inspección o servicio técnico genera enormes cantidades de datos de medición y operativos. Estos datos en bruto se someten a limpieza, interpretación y análisis para convertirlos en información valiosa, que a su vez conduce a una toma de decisiones informada. Aprovechar el poder de la inteligencia artificial se ha vuelto indispensable en este proceso. Al igual que el software basado en IA adapta las sugerencias de compra y las estrategias publicitarias a los consumidores individuales, nosotros aprovechamos las técnicas de IA para proporcionar a los expertos datos relacionados con los activos, agilizando la toma de decisiones en tiempo real para la seguridad de los activos. Además, el aprendizaje automático y los modelos de IA no solo mejoran el apoyo a la toma de decisiones, sino que también permiten la predicción proactiva y la mitigación de posibles amenazas, lo que nos permite adelantarnos a los retos y minimizar su impacto de forma eficaz.
Explore nuestras áreas de investigación en IA
Poniendo el activo de la tubería en el centro de nuestro sistema de gestión de datos, podemos ofrecer servicios de datos únicos y de primera clase. Con una visión centrada en los activos, conectamos todos los dominios empresariales para garantizar un análisis de datos interfuncional y ofrecer las perspectivas más valiosas a nuestros clientes. Los equipos autónomos pueden trabajar para ofrecer soluciones de gestión de datos unificadas y estandarizadas a través de una capa de integración flexible. Esto también nos ayuda a ofrecer modelos de inteligencia artificial fiables.
La seguridad es siempre un aspecto importante de nuestro sistema de gestión de datos. Por lo tanto, hemos implementado un marco de gobernanza de datos de múltiples capas para garantizar que nuestros datos sólo lleguen a manos autorizadas y cumplan con los más altos estándares de calidad. Con nuestro sistema de gestión de datos, proporcionamos la mejor base para que nuestros servicios ofrezcan, en última instancia, un valor añadido a nuestros clientes.
ROSEN ayuda a los operadores de activos a tomar decisiones basadas en datos en procesos empresariales críticos como la gestión de la integridad de las tuberías. La inteligencia artificial desempeña aquí un papel importante, ya que muchas de estas decisiones se basan en los resultados de modelos de IA. Debe garantizarse que los modelos de IA se entrenen con datos de alta calidad, se actualicen con frecuencia y sean fiables y sólidos. Además, la supervisión constante de las métricas y la infraestructura de los modelos debe garantizar un rendimiento constante de los mismos.
En ROSEN, utilizamos Machine Learning Operations (MLOps) para lograr este objetivo. MLOps describe técnicas, procesos y el uso de herramientas para poner en producción, supervisar y mantener modelos de aprendizaje automático. En la práctica, hemos implementado herramientas como Azure DevOps, Artifactory y Kubeflow, así como procesos de desarrollo estandarizados como parte de nuestro panorama de IA para cumplir con las mejores prácticas del sector y los estándares de cumplimiento en el área de MLOps.
Las leyes de la física y, por tanto, la mayoría de las tecnologías de medición se rigen por ecuaciones diferenciales parciales (EDP). La idea principal del aprendizaje automático basado en la física es incorporar el conocimiento del dominio en forma de EDP al proceso de aprendizaje de las redes neuronales. Como es fácil calcular las derivadas de las redes neuronales no sólo con respecto a sus parámetros, sino también con respecto a sus variables de entrada, podemos reducir la pregunta "¿En qué medida sigue la salida de la red neuronal una ley física o matemática específica?" a una función de pérdida fácilmente computable. Dado que la investigación en este ámbito se encuentra todavía en un nivel bastante básico, existe una estrecha cooperación con la Universidad de Osnabrück y un estudiante de doctorado industrial conjunto está llevando a cabo investigaciones sobre este tema.