Visión Artificial

Hazitek DIGIA

LIS Data Solutions se acogió al régimen de ayudas consistente en subvenciones no reintegrables para...

LIS Data Solutions se acogió al régimen de ayudas consistente en subvenciones no reintegrables para el apoyo a la realización de Proyectos de Investigación Industrial o Desarrollo Experimental, tanto de carácter competitivo como de carácter estratégico, en el sector empresarial de la Comunidad Autónoma de Euskadi, y en los ámbitos de especialización enmarcados en el Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación, Euskadi 2022.

El proyecto se enmarca dentro de la industria 4.0, en donde se están generando un gran número de soluciones digitales basadas en tecnologías habilitadoras que den respuesta a las necesidades de los diferentes sectores de la industria. LIS ha observado que dentro de las mediciones y uso de la eficiencia productiva existe un gran margen de ampliación de funcionalidades que puedan dar respuesta a las necesidades de la industria, donde se demanda un mayor control en el registro de la eficiencia y herramientas que faciliten la toma de decisiones.

El proyecto DIGIA nace para dar respuesta a las necesidades crecientes de automatización en procesos empresariales. Tomando como base tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la visión artificial, se investigarán y desarrollarán nuevos métodos para extraer, procesar y volcar información procedente de comunicaciones externas de las empresas.

Para lograrlo, trabajaremos junto a otras dos entidades en la obtención de los nuevos sistemas de automatización basados en IA, para finalizar con la elaboración de casos de uso que muestren su validez. El proyecto, que tendrá una duración de 33 meses, finalizando en el 2024, tiene como objetivo general dotar a las empresas de una mayor capacidad de automatización, gracias a una nueva generación de trabajadores digitales que operen dentro de un sistema basado en IA para los procesos asociados a la entrada de datos de fuentes externas. Se eliminará, así, cuellos de botella y tareas rutinarias, con una solución capaz de:

  • Extraer información de archivos mediante visión artificial y reconocimiento óptico de caracteres.
  • Extraer información de textos mediante PLN: entidades mencionadas, información relevante resumida con su contexto y análisis de sentimiento.