Los LLM (Large Language Models en inglés) son sistemas avanzados de IA capaces de comprender y generar diversas formas de contenido, como texto, código, imágenes, vídeo y audio.
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Al integrar modelos de IA en entornos en los que los estándares de compliance son importantes, Mosaic Factor ayuda a las empresas a gestionar la gobernanza de datos mediante la aplicación de soluciones Trustworthy AI.
Ver solutionLos datos sintéticos son datos artificiales generados a partir de datos originales utilizando un modelo entrenado para reproducir sus características y estructura.
Ver solutionLos modelos descriptivos tienen como objetivo describir patrones, relaciones y estructuras dentro de los datos. No predicen resultados futuros, pero proporcionan información sobre los fenómenos existentes.
Ver solutionEl modelado predictivo, también conocido como análisis predictivo, es una disciplina que utiliza técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial para predecir resultados futuros basados en datos históricos.
Ver solutionEn Mosaic Factor, nos centramos en la creación de LLM específicos de sector (o modelos lingüísticos ligeros) para nuestras organizaciones clientes.
Ver solutionPara supervisar y optimizar los activos de la empresa en tiempo real , Mosaic Factor utiliza gemelos digitales. Éstos pueden predecir fallos, detectar ineficiencias y mejorar la toma de decisiones mediante el uso de datos.
Ver solutionA través de diferentes fuentes de datos (es decir, pruebas físicas) y modelos de ML y, por lo general, en combinación con nuestras soluciones de gemelos digitales, nuestra solución de mejora de datos puede aprender, predecir y simular resultados para proporcionar configuraciones automáticas de productos que resulten en una mejora de productos y componentes durante el proceso de desarrollo.
Ver solutionData as a Service (DaaS) es un modelo basado en la nube que permite a las empresas acceder, gestionar y analizar datos bajo demanda, sin necesidad de una amplia infraestructura local
Ver solutionPara los modelos de mantenimiento predictivo, utilizamos tanto datos históricos como datos en tiempo real para anticipar fallos de los equipos o necesidades de mantenimiento. Al analizar los datos de los sensores, los registros de mantenimiento y otra información relevante, podemos programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de la maquinaria.
Ver solutionNuestros modelos predictivos ayudan a las empresas a pronosticar la demanda de productos o servicios. Mediante el análisis de los datos históricos de ventas, la estacionalidad, los factores económicos y los eventos externos, podemos optimizar los niveles de inventario, asignar los recursos de manera eficiente y minimizar el exceso de existencias o los desabastecimientos.
Ver solutionIdentificamos patrones que se correlacionan con defectos o problemas de calidad, lo que permite a las empresas tomar medidas correctivas temprano y mantener altos estándares de calidad.
Ver solutionUtilizamos modelos predictivos para optimizar los niveles de inventario teniendo en cuenta factores como el tiempo de entrega, la variabilidad de la demanda y los costes de almacenamiento.
Ver solutionPodemos utilizar análisis de datos históricos y en tiempo real para gestionar la cadena de suministro, optimizar el transporte y garantizar la entrega a tiempo de los productos.
Ver solutionNuestros modelos predictivos analizan los datos del mercado, el comportamiento de los consumidores y los factores externos para comprender los patrones, identificar tendencias y anticipar cambios.
Ver solutionNuestros modelos descriptivos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones y la comprensión de los sistemas complejos de las organizaciones.
Ver solutionNuestros modelos descriptivos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones y la comprensión de los sistemas complejos de las organizaciones.
Ver solutionDatos sintéticos en modelos de IA.
Ver proyectoMinería de datos de marketplace B2B y desarrollo de plataformas
Ver proyectoEscenarios reales y sintéticos
Ver proyectoSimulaciones para operaciones de maniobra.
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Ver proyectoHerramienta predictiva para secciones de parquímetros
Ver proyectoPlanificador multimodal terrestre
Ver proyectoHerramienta de planificación de ubicaciones de cargadores para vehículos eléctricos
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Ver proyectoGestor Europeo de Recursos de Movilidad Inteligente
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Ver proyectoModelo predictivo para el flujo de carga ferroviaria
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Ver proyectoOpen Framework para TwinOps y gemelos digitales específicos para vehículos definidos por software
Ver proyectoEstudio de estrategia de datos para interoperabilidad de vehículos eléctricos
Ver proyectoSimulaciones para operaciones de maniobra.
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Ver proyectoModelo predictivo para el flujo de carga ferroviaria
Ver proyectoLa mayor prioridad de Mosaic Factor en logística es compartir datos clave entre los diferentes actores de la cadena de suministro para optimizar el rendimiento y gestionar la sostenibilidad mitigando el impacto de estas operaciones.
Ver industryMosaic Factor aplica soluciones de IA en diversos aspectos de la industria de la automoción, generalmente mejorando los vehículos y sus componentes durante su desarrollo.
Ver industryLa mayor prioridad de Mosaic Factor en Movilidad es optimizar los sistemas de transporte para la movilidad de las personas, mejorando al mismo tiempo la seguridad general y la sostenibilidad de las soluciones de transporte.
Ver industryNuestro aprendizaje automático y algoritmos complejos ayudan a las organizaciones a gestionar el cumplimiento normativo y el servicio al cliente para aumentar el nivel de servicio de su organización al tiempo que optimizan el tiempo de resolución de varios procesos.
Ver industryLa mayor prioridad de Mosaic Factor en sector de fabricación es ayudar a nuestros clientes a reducir costes, aumentar la sostenibilidad y optimizar la cadena de producción.
Ver industryLa mayor prioridad de Mosaic Factor en el sector sanitario es hacer uso de los datos para mejorar la atención y el seguimiento de los pacientes de forma segura, optimizar los recursos de los sistemas de salud y facilitar la labor de los profesionales sanitarios.
Ver industrySimulaciones para operaciones de maniobra.
Ver proyectoPlanificador multimodal terrestre
Ver proyectoModelo de detección y clasificación de interrupciones
Ver proyectoPlataforma de modelado
Ver proyectoPronóstico de transporte de contenedores
Ver proyectoModelo predictivo para el flujo de carga ferroviaria
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Ver proyectoExploración de datos.
Ver proyectoOpen Framework para TwinOps y gemelos digitales específicos para vehículos definidos por software
Ver proyectoBehaviour Change
Ver proyectoPredicción de ocupación de redes de autobuses.
Ver proyectoModelo de pronóstico y mantenimiento
Ver proyectoHerramienta predictiva para secciones de parquímetros
Ver proyectoHerramienta de planificación de ubicaciones de cargadores para vehículos eléctricos
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Los LLM (Large Language Models en inglés) son sistemas avanzados de IA capaces de comprender y generar diversas formas de contenido, como texto, código, imágenes, vídeo y audio.
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