Com uma extensa aplicabilidade, sobretudo em contexto empresarial, as técnicas de Machine Learning (ML) distribuídas e soluções escaláveis de Inteligência Artificial (IA), possibilitam o aumento da produtividade e eficiência dos serviços, projetando as melhores e mais sustentadas decisões e consequente crescimento e competitividade das organizações.
O Instituto CCG/ZGDV coordena projetos de investigação com a aplicabilidade da IA em diferentes domínios: Indústria 4.0, Telecomunicações, Smart Cities. Possui uma equipa especializada no desenvolvimento de modelos de ML, sistemas inteligentes de suporte à decisão e algoritmos de otimização. A atuação do CCG/ZGDV abrange todas as etapas do ciclo de vida da IA, desde a recolha e análise de dados, até a implementação em produção, de modo a maximizar o impacto e a eficiência dos projetos.
Atividades
O CCG/ZGDV apoia as organizações através das seguintes atividades:
- Aplicação de técnicas estatísticas avançadas em grandes conjuntos de dados para modelagem preditiva e projetos analíticos
- Desenvolvimento de técnicas automatizadas para facilitar uso de algoritmos de ML
- Realização de etapas de preparação de dados, incluindo extração de dados-alvo de vários bancos de dados, integração de vários conjuntos de dados e criação de variáveis derivadas, aplicação de regras de negócios e verificações de controlo de qualidade
- Aplicação de técnicas de Predictive Analytics que possibilitam a previsão de tendências e possíveis resultados futuros, através de técnicas como modelagem estatística e aprendizagem computacional
- Aplicação de técnicas de Descriptive Analytics, que fornecem informações gerais como relatórios estatísticos e gráficos
- Desenvolvimento de modelos analíticos complexos para uso em operações de negócios e/ou grupos funcionais (p.e., preços, lead time produção, lead time encomendas, otimização inteligente…)
- Capacitação para trabalhar com grandes conjuntos de dados e técnicas de aprendizagem automática escaláveis
- Aplicação de técnicas de Prescriptive Analytics que fornecem recomendações e soluções para alcançar resultados específicos, assim como a otimização de processos, usando técnicas como simulação e algoritmos de otimização
- Aplicação de técnicas de Diagnostic Analytics, que permitem investigar e compreender o que aconteceu no passado, identificando causas e tendências, através de ferramentas de análise de cluster e da mineração de dados
Benefícios
01
Identificar novas oportunidades de I&D
Analisar dados e identificar novas oportunidades de investigação e desenvolvimento.
02
Verificar tendências e lacunas
Analisar dados de literatura científica e identificar tendências e lacunas na investigação, ajudando a identificar áreas onde é necessário mais estudo.
03
Otimizar a experimentação
Otimizar a alocação de recursos e planear a experimentação para maximizar o impacto e minimizar os custos.
04
Identificar padrões e tendências
Analisar dados de investigação e identificar padrões e tendências em tempo real.
05
Desenvolver modelos de simulação
Simular diferentes cenários e avaliar o impacto de diferentes estratégias.
06
Otimizar processos produtivos
Melhorar a eficiência e reduzir os custos.
07
Desenvolver novos produtos e serviços
Identificar novas oportunidades de negócio e desenvolver novos produtos e serviços.
08
Monitorar e analisar dados em tempo real
Permitir que as organizações tomem medidas imediatas para melhorar o desempenho.
