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IA en el espacio Industria

Hoy en día, la inteligencia artificial asume un papel central en el mundo innovador y en nuestras vidas en general. Los avances adquiridos últimamente garantizan el objetivo de desconcertar las cosas en tiempos impensables.

La inteligencia artificial en la exploración espacial es una pieza clave del sistema informático que permite el desarrollo de las organizaciones espaciales actuales.

Esta información debería ser accesible casi de inmediato y actualizada continuamente mediante cohetes y estaciones espaciales, que están a muchos kilómetros de distancia. En resumen, la seguridad de las naves espaciales y de sus pasajeros está garantizada gracias a máquinas extremadamente potentes combinadas con las últimas tecnologías de almacenamiento. La demanda de tecnologías se expande y la información debe centrarse y situarse en el centro de la planificación y el avance.

Qué Nuestros clientes Decir

Nuestro Premios y reconocimientos

Nos sentimos honrados de recibir elogios de la industria por nuestra inquebrantable dedicación a brindar servicios de inteligencia artificial y soluciones de software excepcionales.

Casos de uso de IA más comunes

Detección de objetos por satélite

El manejo de la información satelital, mientras se utiliza la IA en el espacio, ayuda a los satélites de percepción de la Tierra a producir una gran cantidad de información que debe manejarse adecuadamente. Esta información podría recuperarse mediante estaciones terrestres y debería recopilarse y analizarse utilizando cálculos adecuados. En este sentido, el razonamiento computarizado puede garantizar la posibilidad de desglosar los datos de manera detallada y competente. Por ejemplo, un estudio puede presentar el calor producido en áreas urbanas, otro puede combinar información meteorológica con imágenes satelitales para inferir evaluaciones de las propiedades del viento, mientras que un tercero puede crear sistemas de monitoreo para los propios satélites.

Nuestro proyecto Acercarse
El ciclo de vida del proyecto de IA se adoptó a partir de un estándar existente utilizado en el desarrollo de software. Además, el enfoque tiene en cuenta los desafíos científicos inherentes a los proyectos de aprendizaje automático que involucran procesos de desarrollo de software. El enfoque tiene como objetivo garantizar la calidad del desarrollo. Cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de garantía de calidad que deben cumplirse antes de que se pueda iniciar la siguiente etapa.

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