Mejores modelos predictivos
El machine learning aplicado a datos SIG permite previsiones más precisas para la planificación urbana y ambiental.
GeoAI · Análisis geoespacial
Combinamos machine learning y deep learning con SIG para analizar imágenes satelitales, fotografía aérea, LiDAR, GPS y datos de sensores. El resultado son patrones espaciales, predicciones y mapas con los que sus equipos pueden actuar en planificación urbana, monitorización ambiental, logística, seguros y otros ámbitos.











Los SIG ofrecen grandes conjuntos de datos espaciales; la IA los convierte en patrones, predicciones y decisiones más rápidas.
El machine learning aplicado a datos SIG permite previsiones más precisas para la planificación urbana y ambiental.
Las imágenes satelitales, los datos de sensores y otros grandes conjuntos de datos geoespaciales se procesan y analizan con mucha más eficiencia.
Los datos geoespaciales interpretados a medida que llegan respaldan decisiones urgentes, como la gestión del tráfico o la respuesta ante catástrofes.
Desde el análisis de conjuntos de datos geoespaciales complejos hasta el despliegue de modelos a medida, le ayudamos a identificar patrones, relaciones y tendencias espaciales y a actuar en consecuencia.
Detección de agrupaciones, patrones y tendencias en conjuntos de datos geoespaciales complejos para apoyar la planificación de recursos y la gestión de riesgos.
Modelos entrenados con datos geoespaciales históricos que predicen cambios y respaldan una planificación estratégica y proactiva.
Interpretación inmediata de datos geoespaciales para acortar los tiempos de respuesta en situaciones como el control dinámico del tráfico o la gestión de catástrofes.
IA integrada en sus entornos SIG existentes, que añade apoyo a la decisión y una interpretación más rica de los datos espaciales.
Interpretación de datos de teledetección para la monitorización ambiental y la agricultura, desde el seguimiento de nubes para la predicción meteorológica hasta el crecimiento de bosques y cultivos.
Datos geoespaciales en bruto convertidos en visualizaciones, mapas y modelos geográficos que hacen útil la información compleja para las partes interesadas.
Reconocimiento de patrones, análisis predictivo y detección de anomalías aplicados a datos geoespaciales.
Modelos listos que detectan, localizan y segmentan objetos habituales como árboles, edificios y vehículos, para que no tenga que empezar de cero.
Aplicaciones diseñadas para retos específicos de cada sector, incluidos modelos entrenados desde cero para detectar los objetos concretos que necesita.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyecto10 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
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.
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.
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.
Automatizada detección, clasificación por gravedad y mapeo de baches
Una plataforma de deep learning que detecta y evalúa baches y daños en distintos tipos de vías con una intervención humana mínima, y los representa en un mapa para los equipos de mantenimiento.
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.
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.
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.
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
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.
“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.
“Valoro su enfoque, su experiencia y la calidad de la información que aportan.”
Consultoría en IA y machine learning para identificar los casos de uso adecuados para una empresa de diseño web y gráfico.
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.
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
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
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
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
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
Del rendimiento de los cultivos a los tiempos de respuesta, la IA geoespacial respalda decisiones en muchos sectores.
Información basada en datos sobre los patrones de crecimiento urbano para asignar mejor los recursos y desarrollar infraestructuras.
Seguimiento de los cambios en los ecosistemas y de las tendencias ambientales, y evaluación del posible impacto de las decisiones.
Información sobre la salud del suelo y el estado de los cultivos para aprovechar todo el potencial de la tierra.
Análisis en tiempo real para tomar decisiones rápidas y fundamentadas en una crisis.
Mejor gestión de flotas, previsión de la demanda y rutas de entrega, con menor consumo de combustible.
Análisis espacial de la propagación de enfermedades, que favorece medidas sanitarias más proactivas.
Información sobre patrones de consumo y distribución de recursos para prácticas más sostenibles.
Información basada en la ubicación sobre la demografía y las preferencias de los clientes.
Información basada en datos para el desarrollo urbano, el análisis de mercado y la valoración de inmuebles.
Información detallada sobre riesgos geográficos para respaldar decisiones sobre pólizas y precios.
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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 Los SIG proporcionan la base para analizar datos espaciales. GeoAI añade machine learning y deep learning, con modelos predictivos, un mejor reconocimiento de patrones y apoyo automatizado a la toma de decisiones.
Datos e imágenes satelitales, fotografía aérea, nubes de puntos LiDAR, datos GPS y SIG, datos de sensores, texto y vídeo. Combinar fuentes ofrece una visión más completa de los patrones, relaciones y tendencias geográficas.
No siempre. Disponemos de modelos preentrenados para solicitudes habituales, como árboles, edificios y vehículos, que detectan, localizan y segmentan objetos en sus datos. Si necesita detectar algo específico, entrenamos un modelo para ello.
Sí. Integramos la IA en sus entornos SIG existentes, lo que amplía su análisis espacial y su apoyo a la decisión en lugar de sustituir las herramientas que usan sus equipos.
El procesamiento en tiempo real, los modelos predictivos y los modelos validados la convierten en una base sólida para decidir. Antes del despliegue probamos la solución a fondo y la entrenamos con sus datos para garantizar resultados precisos.
Empezamos con una consulta y una evaluación de necesidades; después planificamos hitos, alcance y hoja de ruta. Tras el desarrollo, probamos, validamos y entrenamos la solución con sus datos, la desplegamos en su entorno y le damos seguimiento y soporte a medida que evolucionan sus necesidades.
Depende del alcance, la complejidad y el grado de personalización. Cada proyecto es distinto, por lo que le damos una estimación una vez que conocemos sus datos y requisitos.
Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
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