Inteligência Artificial e Ciência de Dados
Abordagem simbólica, conexionista, machine learning, deep learning, híbrida… muitos métodos e modelos, mas somente um objetivo: contribuir para o sucesso do seu projeto.
Linhas de Atuação
O Instituto Modal possui experiência e competências para atuar com diferentes abordagens e ferramentas de Inteligência Artificial
Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
É uma vertente específica da IA que treina máquinas para aprender com dados. Possui grande potencial de aplicação em diferentes situações, como sistemas de recomendação, chatbots, visão computacional e muito mais
Processamento de Linguagem Natural
É um subcampo da inteligência artificial e da linguística preocupado com as interações entre os computadores e a linguagem humana. Sua fundamentação inclui o reconhecimento de fala, compreensão e geração de linguagem natural, com aplicação em vários campos.
Inteligência Artificial Simbólica
Tem como orientação os métodos de pesquisa que trabalham com representações simbólicas de alto nível orientadas ao raciocínio baseado em lógicas matemáticas. As principais características são a geração de modelos com alta explicabilidade e precisão.
Ontologias
São maneiras de mostrar as propriedades de um determinado assunto e como elas estão relacionadas. Soluções em ciência de dados que implementam esses tipos de modelagem do conhecimento determinam com precisão as relações causais entre os conceitos.
Análise Preditiva
É a construção de modelos probabilísticos adequados que permitam predizer o comportamento aleatório de observações futuras com base na informação do passado. Há várias aplicações nas áreas industrial, de marketing e diversas outras.
Soluções Híbridas
Integram as abordagens simbólicas e conexionistas sob o “guarda-chuva” da computação neural-simbólica. Essa abordagem pode resolver os problemas da transparência da IA de aprendizagem por máquina.
Metodologia de Projetos de Inteligência Artificial
Para garantir o sucesso de um projeto de IA, o Modal adota um método de experimentação com evolução incremental, até alcançar o estágio de produção.
Prova de Conceito
A partir das informações e dados disponibilizados, é feita uma análise exploratória para identificar padrões preliminares, avaliar abordagens possíveis e determinar a viabilidade de cada abordagem de IA. A PoC é apresentada através de um painel ou protótipo para discussão com o cliente.
Desenvolvimento
Uma vez validada a PoC, a solução começa o ciclo de desenvolvimento e preparação para produção, que consiste na automatização de rotinas de extração, carga e tratamento de dados, refinamento dos algoritmos de IA, incorporação de regras de negócio e desenvolvimento da interface de usuário.
Evolução
Finalizado o ciclo de desenvolvimento, o Modal oferece suporte técnico corretivo e/ou evolutivo, bem como integrações adicionais, expansão de casos de uso, transferência de tecnologia e capacitação, conforme a necessidade da empresa.
Casos
Conheça algumas Provas de Conceito e casos desenvolvidos pela nossa equipe e disponíveis publicamente.
Inteligência Artificial para Automação Industrial
Roteamento automático de cabos e configuração de componentes da linha de produção.
Eficiência Energética na Indústria
Prova de Conceito para o sistema de refrigeração industrial da Brasal Refrigerantes, com simulador de eficiência energética.
Prevenção do Abuso Sexual Infantil na Internet
Identificação de padrões de mensagens entre assediadores e crianças para prevenção do abuso sexual infantil on-line.
Inteligência Artificial e a Patologia do Concreto
Análise e identificação de patologias do concreto, viabilizando melhores condições de manutenção das estruturas.
Similaridade da Legislação Federal
Classificação automática e análise semântica de normas legais para identificação de leis federais com tópicos similares.
Inteligência Artificial para o Setor Jurídico
Identificação de padrões em decisões do STJ que permite criar relações, identificar gargalos e organizar as informações.
Inteligência Artificial e a PEC da Previdência
Análise da PEC da Previdência enquanto seu texto ainda estava em discussão, utilizando análise textual e datamining.
Relacionamentos entre Entidades por Grafos
Aplicação de Grafos para explorar as relações entre os objetos de um determinado conjunto em situações complexas.