OPELIS: datu sentikorrak babesteko adimen artifiziala

Datuen hazkunde esponentzialak eta pribatutasun araudi zorrotzen ugaritzeak markatutako ingurune batean, enpresek informazio sentikorra modu automatizatuan identifikatzeko eta babesteko gai diren tresnak behar dituzte. OPELIS behar horri erantzuteko sortu da, datuaren subiranotasuna eta segurtasun digitala bermatuz enpresa sarearen barruan.

Proiektua Eusko Jaurlaritzaren Hazitek deialdiaren barruan dago, eta Deep Learning ereduen bizi zikloa optimizatzera bideratu du bere jarduera, Active Learning eta Online Learning tekniken bidez. Horrek ereduak sortzeko eta eguneratzeko giza ahalegina nabarmen murrizteko, zenbaketa-denborak laburtzeko eta datu kritikoak detektatzeko ezagutza aditua modu eraginkorragoan aprobetxatzeko aukera ematen du.

Hori lortzeko, Vicomtech-ek ikaskuntza aktibo eta jarraituko zerbitzuak integratzen dituen arkitektura garatu du, APIen bidez eskuragarri. Soluzio horrek dataseten datu garrantzitsuenak eraginkortasunez identifikatzeko, modeloen entrenamendua optimizatzeko eta produkzioan eguneratze inkrementalak egiteko aukera ematen du. Horretarako, Elastic Weight Consolidation (EWC) bezalako algoritmoak erabiltzen dira, berrentrenamendu osoen beharra saihesteko eta ereduak datu berrietara etengabe egokitzea bermatzeko.

OPELIS proiektua Serikatek gidatu du, adimen artifizialean eta zibersegurtasunean berrikuntzarako duen gaitasuna erakutsiz. Proiektu honekin, konpainiak maila teknologiko handiko soluzio propioak garatzeko duen konpromisoa berresten du, Hazitekek eskatutako estandarrak betez eta aholkularitza digital aurreratuko zerbitzuetan duen lidergoa sendotuz.

OPELISekin, Vicomtech-ek prozesu industrialak optimizatzen eta segurtasuna etengabe hobetzen laguntzen jarraitzen du, gure teknologia aplikatuz produktibitatea eta efizientzia operatiboa bultzatzen duten soluzio eraginkor eta berritzaileak sortzeko.