Victa
Dispositivo para medir componentes del agua
Dilce
Detección de inconsistencia en la toma de lecturas de consumo eléctrico
IA capaz de pronosticar anomalías eléctricas según comportamiento del consumo. Este funciona por medio de una metodología Backpropagation algorithm optimizado con Adam, se realiza la clasificación de los usuarios con anomalías de lectura.
En este se busca el valor mínimo de la función de error en el espacio de peso mediante una técnica llamada descenso de gradiente o regla delta. Las ponderaciones que minimizan la función de error se consideran una solución al problema de aprendizaje.
Reducción de 70% al 20% de las rutas seleccionadas para visitas por anomalías
Beneficios:
– Reducción de costos operativos
– Optimización de recursos
– Detección de anomalías en centroides de energía
Otros proyectos
Health-growers
Desarrollo de prototipo de un sistema que recolecta los datos de conductividad y ph en cultivos de Cannabis medicinal
Biotecnia
Desarrollo de un dispositivo innovador para la detección y diagnóstico oportuno del virus del Huanglongbing (HLB) en plantas de cítricos