50 años desarrollando soluciones

Nuestra robusta biblioteca de algoritmos se ha construido con éxito a lo largo de 50 años de I+D+i, casos de uso y aplicaciones en el mundo real.

Aunque contáramos con abundantes recursos económicos y capital humano para escribir código informático, nos encontramos con muchos problemas organizativos. ¿Cómo coordinamos un grupo tan grande de ingenieros? ¿Cómo disociamos sus estilos culturales, fuertemente influenciados, y sus métodos de una manera más uniforme y fluida, para construir un gran código fuente para el futuro?

Nuestra solución: una inteligencia artificial generativa, desarrollada a lo largo de treinta años, que se encarga de todos los aspectos computacionales.

Creamos conocimiento

Visión 360 de la empresa.

Un sistema avanzado de optimización para toda la empresa, compuesto por elementos artificiales que simulan el cerebro humano: córtex, hipotálamo e hipocampo; que conforman una red neuronal matemática artificial, totalmente desplegada en base a algoritmos autónomos que interactúan entre sí.

Inteligencia Artificial Articulada

Múltiples algoritmos que trabajan de forma independiente, en paralelo, y se coordinan matemáticamente para lograr la Optimización Autónoma Distribuida en Tiempo Real, ARTDO, en todo un sistema o empresa.

Resiliencia

Nuestro marco teórico y nuestras tecnologías permiten una rápida transformación digital a escala empresarial, garantizando el cumplimiento de las limitaciones operativas y la atención del mercado, al tiempo que se asegura la sostenibilidad de la economía y el medio ambiente.

LOS RETOS DE HOY

Very disproportionate value chain

A medida que la población mundial se expande exponencialmente, las cadenas de suministro son desproporcionadas con respecto a las cadenas de demanda, lo que provoca la pérdida de oportunidades, el aumento de las pérdidas de activos y la disparidad económica. La falta de visibilidad para comprender y medir las ineficiencias del flujo de trabajo obstaculiza la capacidad de abordar y satisfacer las demandas operativas.

Estos viejos problemas inherentes, junto con covid-19, han trastornado y allanado nuevos caminos en la forma en que las empresas operan y sirven a los mercados. Este camino se caracteriza por un intercambio hiperacelerado impulsado por productos a la carta centrados en el cliente, logística a gran escala y experiencias de última milla de guante blanco.

La estructura de cuatro paredes aisladas se ha derrumbado. Las pequeñas y grandes empresas necesitan visibilidad en tiempo real y optimización operativa en toda su cadena de negocio. La alineación perfecta con la capacidad sólida y dinámica de predecir y mitigar los riesgos contemporáneos, en todas las unidades de negocio, va más allá de la automatización de equipos, el capital humano y la integración de software.

La sistematización y digitalización efectiva de una empresa para desplegar y coordinar sistemas ciberfísicos (cámaras, sensores, robots industriales, wearables, drones, etc.) que optimicen toda la organización ha sido superada por los Sistemas de Optimización Enterprise-Wide contemporáneos, orientados a la gestión integral de la organización, basados en IA. y el software que se comunica con estos sistemas.

ESTADO DEL ARTE ACTUAL

The Current State Of Technology Prohibits Scalability

 

Advanced Analytics es un conjunto completo de técnicas y métodos matemáticos predictivos (como estadística, minería de datos, simulación) y metodologías matemáticas prescriptivas (optimización). Esta solución ilustrada está diseñada para ayudar a las empresas a descubrir tendencias y patrones, y anticipar/predecir con precisión el futuro para tomar las mejores decisiones.

Nuestra solución incorpora los siguientes pasos para el análisis avanzado: el análisis disperso. Estos marcos se construyen en torno al aprendizaje cognitivo, similar a la distribución dispersa. Se componen de motores matemáticos que aprenden de las metodologías y tecnologías prescriptivas para desplegar soluciones de optimización altamente automatizadas y autónomas que se vuelven cada vez más inteligentes en entornos en tiempo real.

MATH 4.0 es un concepto ligado a INDUSTRY 4.0. En consecuencia, es la matemática necesaria para la intercomunicación con múltiples robots paralelos [matemática Ai]. Estos conceptos son de 1960 pero no se han socializado del todo. Permanecen en el nivel de las metodologías de optimización a gran escala utilizadas para resolver problemas específicos.

Este es el comienzo de una nueva visión ubicua de las matemáticas paralelas de alta complejidad en la gestión empresarial.

Slide

Metodologías a gran escala con algoritmos en rápida evolución

En HYPOTHALAMUS Ai creemos que estos problemas sólo pueden resolverse mediante un paradigma tecnológico compuesto por análisis de datos basados en modelos matemáticos complejos, que representen con precisión sistemas de todo tipo. Esta solución pasa por la composición de algoritmos paralelos robustos y a gran escala, alineados y distribuidos en tiempo real.

Para satisfacer nuestras demandas actuales y futuras de modelización matemática, necesitamos diseñar e implementar máquinas que se comuniquen entre sí de forma autónoma. Sistemas autónomos que aprendan por sí solos sobre la marcha, sin interferencias humanas ni necesidad de escribir nuevo código.

Paradigma tecnológico

Muchos dicen y asumen que «desarrollando más software y aprendizaje automático» conseguiremos las demandas actuales. La programación matemática contemporánea y el aprendizaje automático nos han permitido con éxito hablar y controlar la Inteligencia Artificial. Pero esta metodología y lenguajes de codificación no son suficientes. No están a la altura de las demandas actuales del mercado, regidas por productos centrados en el cliente en tiempo real y la visibilidad adecuada de saber cuándo hay que atender esas demandas.

Aunque dispusiéramos de abundantes recursos y capital humano para escribir código, nos encontramos con muchos problemas organizativos. ¿Cómo coordinamos un grupo tan grande de ingenieros? ¿Cómo desvinculamos sus estilos y métodos culturales fuertemente influenciados de una forma más uniforme y fluida de construir código para el futuro?

 

Visión mala: La falta de visibilidad para comprender y medir las ineficiencias del flujo de trabajo obstaculiza la capacidad de atender y satisfacer las demandas operativas.

Coordinación en tiempo real: La coordinación sin fisuras con la capacidad sólida y dinámica de predecir y mitigar riesgos coetáneos en todas las unidades de negocio va más allá de la automatización de equipos, capital humano e integración de software.

Incertidumbre: Hoy tenemos optimización con incertidumbre. Nuestros conceptos matemáticos y metodologías no han cambiado en 40 años. El único cambio significativo es nuestro potencial de cálculo, es decir, más potencia de cálculo.

Transformación Digital: La digitalización de toda la organización ha superado el uso contemporáneo de la analítica de datos y los programas informáticos que se comunican con estos sistemas.

Estado de la tecnología: Nuestro estado actual de la tecnología no puede seguir el ritmo de las demandas actuales del mercado regidas por productos centrados en el cliente en tiempo real y la visibilidad adecuada de saber cuándo hay que atender esas demandas.

Demanda futura: Para satisfacer nuestras demandas actuales y futuras, necesitamos diseñar e implantar sistemas autónomos que autoaprendan sobre la marcha, independientemente de la interferencia humana o de la necesidad de escribir nuevo código.

OPTEX, OPTIMIZATION EXPERT SYSTEM,

Generative Artificial Intelligence that manufactures Optimization-Wide Optimization Systems

El enfoque HAI tiene como objetivo el desarrollo de robots cognitivos, que eliminan las tareas de programación informática (que siempre son sistemáticas), para mejorar la capacidad de modelización matemática de los profesionales, que no necesitan ser expertos en programación. Ya que el robot se encarga de este proceso.

Por otro lado, el Modelado Matemático Estructurado (concepto desarrollado por HAI), garantiza la separación del modelo matemático de la tecnología computacional, almacenando el modelo matemático en un sistema de información, es decir, creando un sistema experto para el desarrollo y uso de modelos matemáticos.

Todo ello se capitaliza en el Sistema Experto de Optimización OPTEX de inteligencia artificial.

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