Enormes volúmenes de datos bajo control
Los algoritmos procesan de forma detallada y eficiente el flujo de datos que reciben las estaciones terrestres, en lugar de depender de la revisión manual.
Sectores · Espacio y observación de la Tierra
IA en el sector espacial: de los datos satelitales al conocimiento útil
Los satélites de observación de la Tierra generan enormes cantidades de datos que las estaciones terrestres deben recopilar y analizar con rapidez. Desarrollamos sistemas de deep learning que procesan en detalle imágenes satelitales e hiperespectrales para usos civiles como la monitorización ambiental, el análisis urbano y la inspección de infraestructuras.
- Imágenes satelitales analizadas en detalle y a gran escala
- Objetos pequeños detectados desde la órbita
- Monitorización del medio ambiente y las infraestructuras
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Lo que la IA cambia en el sector espacial
Los datos procedentes de la órbita solo son útiles si pueden procesarse con rapidez y precisión. Ahí es donde entra la IA.
Ver más que el ojo humano
El deep learning utiliza todos los canales de las imágenes hiperespectrales, por lo que puede detectar sustancias como vertidos de petróleo o fugas de metano que son invisibles en rojo, verde y azul.
Monitorización de los propios satélites
La IA puede apoyar los sistemas de monitorización de satélites y ayudar a los operadores a seguir el estado de las naves.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para el espacio y la observación de la Tierra
Aplicaciones civiles de la IA sobre datos satelitales y de teledetección.
- 01
Detección de objetos en imágenes satelitales
Deep learning que reconoce objetos de tan solo 10 × 8 píxeles, como edificios, coches, trenes, carreteras, autopistas y vías férreas.
- 02
Monitorización ambiental y de la contaminación
Detección de residuos plásticos costeros y marinos, vertidos de petróleo y fugas de metano, con análisis de su gravedad.
- 03
Análisis del calor urbano
Estudios del calor generado en zonas urbanas a partir de datos satelitales.
- 04
Estimación del viento con datos satelitales y meteorológicos
Combinación de datos meteorológicos con imágenes satelitales para estimar las propiedades del viento.
- 05
Monitorización de infraestructuras y usos del suelo
Estado de carreteras y vías férreas, cobertura por arena o nieve, zonas de aparcamiento, obras y construcciones no autorizadas.
- 06
Monitorización del estado de los satélites
Sistemas de monitorización diseñados para los propios satélites.
- 07
Análisis de la vegetación y la degradación del suelo
Análisis a largo plazo de índices de vegetación como el NDVI para seguir la degradación y la regeneración del suelo.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Sector espacial · Visión artificial
Detección de objetos en imágenes satelitales hiperespectrales
10 x 8 pxtamaño mínimo de objeto reconocido
Una solución de vigilancia medioambiental, desarrollada dentro de nuestro programa de responsabilidad social, que detecta objetos pequeños en imágenes satelitales hiperespectrales con una precisión muy alta.
Leer el caso de éxito
Investigación sobre degradación del suelo y prevalencia de conflictos para una ONG
74 % de precisión al predecir conflictos con 6 meses de antelación
Investigación en ciencia de datos con la ONG humanitaria World Vision que analiza datos satelitales de vegetación (NDVI) y registros históricos de conflictos para estudiar la relación entre la degradación del suelo y la prevalencia de conflictos.
Detección de residuos con drones y planificación de su recogida
25x más rápida la detección de residuos, con la mitad de costes totales
Un sistema de visión artificial que detecta residuos en imágenes de drones a lo largo de unos mil kilómetros cuadrados de costa, con una aplicación SIG para planificar y seguir la recogida.
Segmentación de mapas para valorar zonas urbanas en un portal inmobiliario
5 clases de uso del suelo cartografiadas píxel a píxel
Un sistema de deep learning que segmenta mapas urbanos, los compara con mapas históricos y sigue la evolución del suelo libre a lo largo del tiempo para apoyar la valoración de precios de las zonas urbanas.
Detección y segmentación de tejados para una empresa de energía solar
Automatizada detección de tejados y segmentación de faldones
Modelos de deep learning que detectan tejados residenciales en imágenes satelitales, los segmentan en faldones y estiman la superficie y las dimensiones de cada uno, para planificar de forma eficiente la instalación de placas solares.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
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Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Máster en IA, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital; más de 7 años en procesamiento de imágenes y visión artificial, con publicaciones.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Máster en Robótica y Mecatrónica; desarrolla y despliega soluciones de IA complejas, sobre todo en visión artificial y PLN.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultor de IA Máster en Ingeniería de Negocio e Informática; product manager y jefe de proyecto de productos de machine learning.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“AI Superior atendió todas nuestras necesidades con mucho cuidado y las tuvo en cuenta en el proyecto.”
Desarrolló modelos de IA y un panel de control para un programa piloto que detecta residuos en imágenes de drones.
“Cumplieron con éxito cada uno de los componentes del proyecto y superaron nuestras expectativas.”
Desarrolló un modelo de IA que analiza los tejados de inmuebles residenciales y comerciales, incluida la recogida y el etiquetado de datos. Todos los entregables clave se completaron a tiempo.
“Entregaron un módulo adicional que no esperábamos y que resultó muy útil.”
Investigación y desarrollo de software a medida con redes generativas antagónicas para una empresa farmacéutica con más de 5.000 empleados.
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
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Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿Qué puede detectar la IA en las imágenes satelitales?
Nuestro enfoque de deep learning detecta edificios residenciales y comerciales, coches, trenes, carreteras, autopistas y vías férreas, así como residuos costeros y marinos y vertidos de petróleo. Funciona con objetos muy pequeños, de hasta unos 10 × 8 píxeles.
¿Por qué utilizar imágenes hiperespectrales?
El ojo humano solo ve el rojo, el verde y el azul. Las imágenes hiperespectrales tienen muchos más canales, y los modelos que los utilizan todos pueden detectar sustancias como fugas de metano o vertidos de petróleo que de otro modo serían invisibles.
¿Está probada su tecnología satelital?
Se basa en una solución premiada y reconocida por la sociedad IEEE. La aplicamos en un proyecto de monitorización ambiental desarrollado dentro de nuestro programa de responsabilidad social.
¿Qué organizaciones utilizan este tipo de análisis?
El control ambiental y de la contaminación, las autoridades de control de la edificación, los operadores de carreteras y ferrocarriles, el desarrollo urbano, la logística, el sector inmobiliario y las finanzas pueden utilizar la detección de objetos en imágenes satelitales.
¿Pueden combinarse las imágenes satelitales con otros datos?
Sí. Los datos meteorológicos pueden combinarse con imágenes satelitales para estimar las propiedades del viento, y los índices de vegetación a largo plazo, como el NDVI, pueden cruzarse con otros registros para encontrar correlaciones y construir modelos predictivos.
Inicie su proyecto
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Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.
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