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Somos creadores de algoritmos de AI respaldados por teorías matemáticas propias publicadas, patentadas o registradas. Su experiencia en AI no convencional en manifolds, de muestras pequeñas, y bajo costo computacional, le permite estudiar problemas elusivos de corte ambiental con pocos datos históricos o nulos estudios previos.
El énfasis en la simulación, la predicción y/o el pronóstico de los fenómenos ambientales, le garantizan al cliente confianza fundada en criterios científicos para la toma de decisiones y la planeación estratégica. Nuestro portafolio para el estudio personalizado de fenómenos incluyen, entre otros: modelos de cambio climático, modelos de propagación de contaminantes, modelos de crecimiento urbano o modelos de dinámica de ecosistemas.
Incursionamos con nuevas técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el análisis grandes volúmenes de datos geo espaciotemporales. Los modelos propios de AI en manifolds permiten la solución de complejos problemas que las técnicas de Deep Learning fundadas en convoluciones no pueden resolver.
Los complejos problemas de imágenes satelitales son abordados con teorías robustas de clusterización, segmentación, clasificación, jerarquización, extracción de subpoblaciones, dependencia estocástica, dinámica y transporte. Estas técnicas ayudan a identificar relaciones paramétricas y no paramétricas, así como tendencias y poblaciones ocultas en los datos geo espaciotemporales, proporcionando información valiosa respaldada científicamente para la toma de decisiones.
Construimos modelos en el campo ambiental que están rigurosamente soportados por teoremas que garantizan estimaciones óptimas de los parámetros y permiten pruebas de significancia para escenarios de planificación de recursos, rendimiento, riesgos y oportunidades.
Un proceso investigativo fundado en criterios óptimos permite la definición de rutas calibradas para el monitoreo ambiental, la planificación de la ubicación óptima de sensores o estaciones de muestreo, la asignación eficiente de recursos en proyectos de gestión ambiental o la programación de actividades de monitoreo con base en restricciones temporales y presupuestarias.
Atendemos, desde teoremas, los supuestos y alcances teóricos de los modelos implementados para la predicción de escenarios en el entorno paramétrico del fenómeno ambiental. Consolida además soporte teórico para el pronóstico de series de tiempo geo referenciadas y multivariadas que permitan proyectar a corto plazo eventuales riesgos en diversos entornos.
Algunos ambientes susceptibles de investigar con las técnicas publicadas, patentadas o registradas, incluyen proyección de la calidad del aire, de los incendios forestales, de patrones de crecimiento urbano o de la propagación de enfermedades en ecosistemas.
Implementamos la teoría de errores, asintoticidad, confiabilidad y robustez para acotar las predicciones o los pronósticos de los diversos fenómenos ambientales que investiga. Esto provee al cliente la falibilidad contextual representada por parámetros susceptibles de variabilidad que le ayudan a interpretar los escenarios futuros y a tomar las decisiones informadas con riesgos mejor delimitados.