Ciencia de datos
Conectamos la integración de IA con decisiones que aportan valor
ATS cuenta con amplia experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje e IA para que nuestros clientes aprovechen al máximo sus datos estructurados y no estructurados.
Cómo trabaja el equipo de ATS
En ATS, ayudamos a extraer información de los datos. Esto permite comprender mejor los sistemas y negocios para tomar mejores decisiones de gestión.
Nuestras capacidades de ciencia de datos han permitido ahorrar decenas de millones de dólares en OpEx y CapEx y reducir los costos de riesgo operativo.
Un enfoque integral basado en IA
Ayudamos a nuestros clientes a navegar la era de la IA con capacidades de primer nivel en ciencia de datos, aprendizaje automático y grandes modelos de lenguaje.
Nuestro motor de ciencia de datos emplea métodos de vanguardia. Seguimos la investigación académica más reciente para aplicar las mejores técnicas.
Nuestras capacidades de ciencia de datos han permitido ahorrar decenas de millones de dólares en OpEx y CapEx y reducir los costos de riesgo operativo.
Nuestra ciencia de datos ayuda a responder preguntas difíciles
¿Cuál es la política óptima de asignación de recursos para sustituir interruptores en toda una red eléctrica?
¿Cuál es la estrategia óptima de repuestos y sustitución para minimizar CapEx y mantener grandes sistemas de satélites como Starlink?
¿Qué activos de transmisión o distribución tienen mayor probabilidad de causar una interrupción o ignición?
ATS entrenó modelos avanzados de IA para predecir interrupciones e igniciones a partir de probabilidades de falla, características de activos y clima. Identificaron con precisión circuitos de alta falla y predijeron igniciones con una precisión casi diez veces mayor que el muestreo aleatorio.
¿Qué intervenciones de salud pública tienen más probabilidades de ser costo-efectivas ante un brote de transmisibilidad y letalidad desconocidas?
ATS desarrolló un modelo estocástico bien calibrado de un brote y su respuesta en una zona urbana. Al entrenar modelos de aprendizaje automático con sus resultados, pudo evaluar miles de escenarios epidemiológicos y económicos en segundos. Esto permitió responder con agilidad y aportar información de costo-efectividad a los responsables de salud pública.