Aprovecha el poder de tus datos
Herramientas avanzadas de Ciencia de Datos
Utilizamos algoritmos de Inteligencia Artificial de última generación para satisfacer las necesidades de tu negocio. Prepárate para extraer el potencial de tus datos y elevar tu organización al siguiente nivel con nuestras soluciones personalizadas de Machine Learning.
Centrados en la innovación
Dust AI es un laboratorio orientado a la investigación para desarrollar tecnología puntera. Buscamos ampliar los límites del conocimiento y utilizar algoritmos de vanguardia para ofrecer productos innovadores a nuestros clientes.
Inteligencia Artificial para el bien común
Nuestros servicios
Data Analytics
Las empresas data-driven son más exitosas y rentables que sus competidoras. Mediante el análisis y visualización de datos creamos soluciones big data para ayudarte a identificar nuevas oportunidades de negocio, entender a tus clientes y encontrar patrones y anomalías en tus procesos de negocio.
Deep Learning
Mediante el uso de deep learning puedes extraer todo el potencial de tus datos para automatizar cualquier proceso de negocio, pronosticar las tendencias del mercado y brindar valor añadido a tus servicios. Optimizamos tu empresa construyendo algoritmos inteligentes para texto, imágenes, señales de audio, o cualquier otro tipo de datos que utilices.
IA Interpretable
No puedes depender de un sistema de IA que no entiendes. En nuestra misión de garantizar la confianza y la adopción, ofrecemos sistemas que son transparentes y comprensibles para los humanos. Con nuestros modelos interpretables, nos aseguramos de que el modelo resuelva el problema correcto, para que puedas enfocarte en extraer su valor.
Nuestros últimos proyectos
Análisis de regresión para la COVID-19
Analizamos la propagación de la COVID-19 en Europa durante su fase inicial, lo que nos permitió hacer estimaciones sobre su tasa de crecimiento en los distintos países. Además, desplegamos un modelo predictivo preciso para el futuro número de muertes basado en el análisis del desfase entre los casos notificados y los fallecimientos.
Planificador de rutas robusto
Los planificadores de rutas actuales sólo tienen en cuenta el tiempo de viaje más corto, sin tener en cuenta el riesgo de perder alguna conexión en la ruta recomendada. Desarrollamos un algoritmo que calcula los trayectos óptimos entre dos puntos dado un umbral de riesgo. Validamos nuestro sistema con la red de transporte público de Zúrich.
Sistema de seguimiento de ejercicios
Utilizando técnicas de análisis de imágenes y machine learning, prototipamos un software capaz de grabar a una persona, e identificar y hacer un seguimiento de 10 tipos diferentes de ejercicios. Este producto podría instalarse en los gimnasios para dar un servicio de seguimiento del ejercicio personalizado e inteligente.
Detección de Astroturfing en Twitter
Un ataque de astroturfing consiste en el uso de bots automatizados para potenciar la aparición de una determinada palabra clave en los trending topics de las redes sociales. Presentamos un algoritmo no supervisado para detectar patrones sospechosos en las publicaciones de tuits basado únicamente en datos de series temporales.
Evaluación del riesgo de vientos extremos
Los vientos extremos en las regiones secas suponen un riesgo importante, ya que potencian la propagación de los incendios forestales. Utilizamos teoría de valores extremos para estimar la frecuencia de los vientos extremos a lo largo del año en el sur de California, y evaluamos el riesgo de incendios forestales en la región.
Conoce a nuestro equipo
Pablo Cañas
Co-founder
Máster en Ciencia de Datos por la École Polytechnique Fédérale de Lausanne, grado en Informática por la Universidad Carlos III de Madrid. Pablo tiene experiencia en la industria como ingeniero de software en Amazon y como ingeniero de machine learning en una startup fintech, y en instituciones de investigación de primer nivel, como la Universidad de California San Diego y el CERN. Está especializado en deep learning, procesamiento del lenguaje natural y visión por ordenador.
Andreu Arderiu
Co-founder
Máster en Estadística por la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), doble grado en Matemáticas y Física por la Universidad Autónoma de Barcelona. Andreu ha trabajado en el desarrollo de algoritmos de detección de anomalías en Swisscom, así como de investigador en la Universidad de Durham y en la EPFL. Está especializado en la modelización matemática y estadística, y actualmente investiga sobre la inferencia causal y la equidad en la IA.
Ryan Cotsakis
AI Specialist
Máster en Matemáticas por la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), y grado en Ingeniería Física por la Universidad de British Columbia. Ryan ha publicado en un amplio abanico de disciplinas, como la física atómica en la Universidad de Würzburg, la robótica de enjambres en la Polytechnique Montréal y la estadística avanzada en la EPFL. Su investigación actual se centra en la evaluación de riesgos, así como en el desarrollo de algoritmos.
