GeoAI · Análisis geoespacial

Servicios de GeoAI: de los datos geoespaciales a las decisiones

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.

  • Objetos y zonas detectados en imágenes satelitales y aéreas
  • Previsiones basadas en datos geoespaciales históricos
  • IA incorporada a los entornos SIG que ya utiliza
  • El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
  • Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD

Hablemos de su proyecto

Consulte nuestra política de privacidad.

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

  • Boehringer Ingelheim
  • HUK-Coburg
  • World Vision
  • Finiata
  • zeile sieben
  • TVARIT
  • Digit AI
  • Spryfox
  • Cycled
  • Firnas Aero
  • nomads
Lo que usted gana

Lo que GeoAI aporta a los SIG

Los SIG ofrecen grandes conjuntos de datos espaciales; la IA los convierte en patrones, predicciones y decisiones más rápidas.

Mejores modelos predictivos

El machine learning aplicado a datos SIG permite previsiones más precisas para la planificación urbana y ambiental.

Procesamiento de datos a gran escala

Las imágenes satelitales, los datos de sensores y otros grandes conjuntos de datos geoespaciales se procesan y analizan con mucha más eficiencia.

Información en tiempo real

Los datos geoespaciales interpretados a medida que llegan respaldan decisiones urgentes, como la gestión del tráfico o la respuesta ante catástrofes.

Lo que entregamos

Nuestras capacidades en GeoAI

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.

  1. 01

    Análisis avanzado de datos espaciales

    Detección de agrupaciones, patrones y tendencias en conjuntos de datos geoespaciales complejos para apoyar la planificación de recursos y la gestión de riesgos.

  2. 02

    Modelos predictivos y previsión

    Modelos entrenados con datos geoespaciales históricos que predicen cambios y respaldan una planificación estratégica y proactiva.

  3. 03

    Procesamiento de datos en tiempo real

    Interpretación inmediata de datos geoespaciales para acortar los tiempos de respuesta en situaciones como el control dinámico del tráfico o la gestión de catástrofes.

  4. 04

    Integración de SIG e IA

    IA integrada en sus entornos SIG existentes, que añade apoyo a la decisión y una interpretación más rica de los datos espaciales.

  5. 05

    Análisis de teledetección

    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.

  6. 06

    Visualización de datos y cartografía

    Datos geoespaciales en bruto convertidos en visualizaciones, mapas y modelos geográficos que hacen útil la información compleja para las partes interesadas.

  7. 07

    Integración de machine learning y deep learning

    Reconocimiento de patrones, análisis predictivo y detección de anomalías aplicados a datos geoespaciales.

  8. 08

    Modelos de detección preentrenados

    Modelos listos que detectan, localizan y segmentan objetos habituales como árboles, edificios y vehículos, para que no tenga que empezar de cero.

  9. 09

    Soluciones de GeoAI a medida

    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 proyecto
Casos de éxito

Resultados que hemos logrado para nuestros clientes

Todos los casos de éxito
Ilustración de la detección de objetos en imágenes satelitales
Ilustración de una vista aérea de viviendas con un tejado y una placa solar detectados por el sistema de IA
Energía · Visión artificial

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.

Ilustración de un mapa urbano segmentado con gráficos de suelo libre, vías urbanizadas, viviendas e infraestructuras
Inmobiliario · Visión artificial

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.

Ilustración de un mapa dividido en zonas de terreno con la vegetación detectada y puntuada
Sin ánimo de lucro · Machine learning

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.

Ilustración de una carretera con baches detectados por el sistema de IA, cada uno etiquetado con el tipo de objeto y la puntuación de confianza
Sector público · Visión artificial

Detección de baches y evaluación de daños viales para un organismo público

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.

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 %
Equipo por titulación más alta
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.

  • Dr. Sergey Sukhanov 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 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. 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. 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. 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

Valorados con 5,0 por nuestros clientes

5,0
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.

Ahmed Alshaikh Director, AI & Data Analytics, AI Global Company Verificado en Clutch · Khobar, Arabia Saudí
★★★★★
“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.

Jared McKenzie CEO, Headline Solar Verificado en Clutch · Chicago, EE. UU.
★★★★★
“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.

Darko Stefanovic CTO & Co-Founder, Qode Interactive Verificado en Clutch · Belgrado, Serbia
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.
Empezar por la fase de descubrimiento
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

    Decisión de continuar o no
  5. 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

Casos de uso por sector

Aplicaciones de GeoAI por sector

Del rendimiento de los cultivos a los tiempos de respuesta, la IA geoespacial respalda decisiones en muchos sectores.

Urbanismo y ciudades inteligentes

Información basada en datos sobre los patrones de crecimiento urbano para asignar mejor los recursos y desarrollar infraestructuras.

  • Optimización del uso del suelo
  • Planificación de servicios públicos
  • Optimización de la red de transporte
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.

  • Ganador de los Go Global Awards 2021, International Trade Council 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 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 inteligencia artificial 2023 · Clutch
  • Empresa líder en machine learning 2023, Clutch Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch
  • Clutch Champion Otoño de 2023, Clutch Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch
  • Clutch Global Otoño de 2023, Clutch Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch
  • Empresa líder en BI y big data Alemania 2023, Clutch Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch
  • Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023, Clutch Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch
  • Empresas líderes en inteligencia artificial 2023, TrueFirms Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms
  • Empresas líderes en machine learning 2021, Techreviewer Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer
  • Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania, The Manifest Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Tiene otra pregunta? Consúltenos directamente.

¿En qué se diferencia GeoAI de los SIG tradicionales?

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.

¿Qué tipos de datos utiliza GeoAI?

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.

¿Tenemos que entrenar un modelo desde cero?

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.

¿Puede GeoAI funcionar con nuestro SIG actual?

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.

¿Es GeoAI lo bastante fiable para tomar decisiones de negocio?

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.

¿Cómo se desarrolla un proyecto de GeoAI?

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.

¿Cuánto cuesta implantar GeoAI?

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.

Inicie su proyecto

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Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:

  1. Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
  2. Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
  3. Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.

¿Prefiere elegir usted la hora?

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