Desarrollamos un componente para evaluar las habilidades de los empleados, comparar personas según sus perfiles de habilidades e identificar brechas de habilidades para obtener información útil de ellas. El proyecto completado permitió al cliente ahorrar alrededor 10.000 horas-hombre y permitió un compromiso interactivo con los perfiles de habilidades de sus empleados.
La detección de objetos pequeños (en relación con la distancia desde donde fueron capturados) en la Tierra desde una órbita con la ayuda del aprendizaje profundo no es una tarea trivial. La vigilancia del medio ambiente y la detección de objetos por parte del hombre mediante imágenes de la Tierra procedentes de satélites es difícilmente posible en un radio de miles de kilómetros. Además de eso, algunas sustancias como las fugas de metano o los derrames de petróleo pueden ser invisibles para el ojo humano, que sólo es sensible a tres canales del espectro visual: rojo, verde y azul.
Desarrollamos una solución de aprendizaje profundo que emplea todos los canales proporcionados por imágenes hiperespectrales y es capaz de reconocer objetos con una resolución muy baja, por ejemplo, 10 x 8 píxeles. El enfoque demuestra un rendimiento de última generación en la detección de diversos objetos: edificios residenciales y comerciales, automóviles, trenes, carreteras, autopistas, ferrocarriles, etc.
La tecnología desarrollada tiene un alto potencial para ser aplicada en una amplia variedad de escenarios, a saber:
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