Unidad de Inteligencia Artificial

• SNN
• Brain, plataforma para la creación de modelos de predicción de consumo y generación eléctrica, mediante arquitecturas DL basadas en redes convolucionales + LSTM 
• Cicero, investigación sistemática de modelos DL para la clasificación de Malware, a partir de características extraídas de vertidos de memoria. Aplicación  de XAI para comprender las características relevantes para los modelos.

• Diseño y selección de herramientas en todas las capas de procesamiento
• Selección y uso de la Bases de datos más adecuadas en cada momento en el cloud o en servidores on-premise tanto SQL como NO-SQL (Cassandra, Postgres, FHIR, Azure datalake, etc..)
• Desarrollo de sistemas cliente-servidor de herramientas de comunicación(Kafka, MQTT).
• Herramientas y lenguajes de programación: Jupyter, R studio, Python, R, java, C, C++. C#
• Aplicaciones: Recogida de datos de múltiples sensores, ejecución y toma de decisiones en múltiples dispositivos y niveles.

• Definición y diseño de sistemas que se integren con las especificaciones y requerimientos. 
• Desarrollo de algoritmos a medida en condiciones específicas de uso.
• Despliegue web de planificadores con restricciones que permiten la interacción y cambios a los usuarios
• Integración con múltiples Bases de datos 
• Aplicaciones: Optimizadores de citas médicas,  de procesos, manteniendo restricciones de tamaños, personal, etc..

• Selección de las variables objetivo de predicción
• Selección del algoritmo de series temporales más idóneo, identificación de los períodos de predicción más precisos
• Desarrollo de los algoritmos y puesta en funcionamiento en entornos reales
• Aplicaciones: Predicción de producción o stock de las fábricas. Detección de patrones de compras online.

• Sistemas RPA para automatización de procesos de scrapping mediante programación en python y R.
• Identificación de Xpath y uso de UIpath. 
• Aplicaciones: Scraping web en ámbitos como trabajo con la administración, aseguradoras, web externas, e-commerce, etc.  

• Diseño de algoritmos predictivos desplegados en el edge en entornos industriales y dispositivos PLC Industriales.
• Desarrollo de algoritmos a medida en condiciones específicas de uso.
• Desarrollo de algoritmos en sistemas PLC Beckhoff mediante herramientas de Beckhoff ML y Beckhoff Vision.
• Envío de datos y generación de informes.
• Aplicaciones: Sistemas de control de patrones anómalos en máquinas que permiten aumentar la protección de las herramientas en plantas de producción.

• Definición, diseño e implementación de un sistema de computación acelerada mediante GPU en configuración tipo rack, con estándares de operación y escalabilidad propios de infraestructura de nivel datacenter.
• Consejo sobre componentes y plataformas hardware para despliegues de proyectos en diferentes sectores.
• Integración con entornos de desarrollo interactivos como JupyterLab y Visual Studio Code, permitiendo una integración fluida para tareas de desarrollo, entrenamiento y su posterior despliegue de modelos en GPU.
• Despliegues de dockers con entornos preparados para pruebas
• Aplicaciones: Sistema de Rack de GPUs accesibles a múltiples modelos.

Creación, configuración, personalización y despliegue de agentes conversacionales mediante lenguaje escrito con la potencia de modelos LLM. Con esta tecnología de IA les permite asistir a tareas específicas y consultas concretas en lenguaje natural. Trabajamos en mejorar la calidad y fluidez de la conversación además de la veracidad de la información que el ChatBot proporciona. Es siempre recomendable implementar “guardarraíles” para que el ChatBot solo mantenga conversaciones sobre los temas y objetivos para los que se ha diseñado.

Al igual que los ChatBots, estos Bots son agentes conversacionales que asisten al usuario. A diferencia de los ChatBots que utilizan el lenguaje escrito para comunicarse, los SpeechBots utiliza el lenguaje hablado. Son capaces de entender la voz de usuario y responder utilizando voces sintéticas a las tareas propuestas. Esto se consigue mediante módulos específicos que transforman la voz en texto y el texto en voz. Es importante optimizar estos flujos conversacionales para conseguir una interacción con el SpeechBot sin fricciones.

Estos LLM, u otros modelos de IA generativa se pueden utilizar bajo API de diferentes proveedores. Compañías como OpenAI, Anthropic o Google te permiten utilizar sus modelos para aplicaciones específicas pagando por cada uso. Sin embargo, en ITCL también apostamos por los modelos de GenIA OpenSource como: LLAMA, DeepSeek o Gemma. Para ello investigamos sobre un concepto que denominamos LLM-Provider que permite utilizar estos modelos OpenSource de forma dinámica y adaptada haciendo uso de recursos GPU. De esta forma podemos asegurar privacidad y confidencialidad por diseño.

Una de las aplicaciones más impresionantes de los Agentes IA es la generación y ejecución del código de programación. Esta tarea que lleva a las personas una capacidad alta de razonamiento es ideal para ser automatizada mediante Agentes IA pues es verificable. Dado un código de programación se puede ejecutar en un entorno y comprobar que el resultado es el correcto. El Agente IA además de escribir el código, puede crear el entorno de ejecución, instalar las dependencias necesarias y desplegar el servicio. Esto permite a personas ajenas a capacidades de programación construir sus propios proyectos de creación de código o asistir a la generación de prototipos.

Los Agentes IA son una herramienta muy eficaz para acceder de forma rápida y directa a información concreta en una basta cantidad de información. Herramientas como el RAG (Retrieval Augmented Generation), el KAG (Knowledge Augmented Generation), el Web-Search o el File-Search, nos permiten diseñar Agentes IA para buscar cierta información de forma rápida y automática para ser presentada al usuario en el formato deseado.

En múltiples empresas existen departamentos dedicados al “reporting” o a la generación documental. Muchas veces, estos documentos tienen como fuente primaria información diseminada de muchas fuentes y el trabajo a realizar es juntar, mezclar y componer esa información bajo unas ciertas premisas. Cuando se identifica este tipo de trabajo, los Agentes GenIA para la generación de documentación son una herramienta que nos permite automatizar esta tarea y recibir el documento final con la información sintetizada.

En ITCL trabajamos para ejecutar los modelos tras estos Agentes IA bajo API, en servidores centrales, pero también en dispositivos Edge. Estos dispositivos de recursos reducidos y coste moderado como la familia Jetson de NVIDIA o las FPGAs de Xilinx suponen un reto de implementación para los grandes modelos como los LLM. Sin embargo, superada esta barrera, permiten reducir los tiempos de latencia y disponer de un sistema localizado con privacidad para el tratamiento de la información.

En la Unidad I+D en Agentes IA, no solo nos dedicamos a construir Agentes IA y aplicaciones de IA Generativa para automatizar tareas concretas. Tanto para nuestros desarrollos y mejorar nuestro trabajo diario como el de nuestros clientes, estamos al día con la integración de herramientas de IA para volver más productivos los puestos de trabajo. Si tienes dudas sobre cómo la IA puede mejorar e integrarse en tu empresa, puedes hablar con nosotros.