AustralMetrics es un Servicio de Consultoría en Ciencia de Datos especialista en la optimización de producción agrícola y acuícola. A través de modelos predictivos y análisis avanzados, ayudamos a nuestros clientes a maximizar los rendimientos, reducir costos y minimizar el impacto ambiental. Desde la detección temprana de enfermedades hasta la optimización de los recursos, nuestras soluciones personalizadas impulsan la sostenibilidad y la eficiencia en cada etapa de la cadena de producción.
Ya sea que necesites un modelo de aprendizaje automático para resolver una tarea empresarial específica o planees implementar una solución de data science compleja, nuestros analistas de la industria y científicos de datos están listos para ofrecerte una consulta exhaustiva. Con un plan de proyecto detallado y la tecnología óptima que te proporcionamos, obtendrás pasos accionables para transformar los datos en un impulsor de valor.
Nuestros expertos desarrollan soluciones de data science específicas para la industria que promueven la toma de decisiones informadas, optimizan las operaciones, automatizan tareas, incrementan la seguridad, mejoran la experiencia del cliente y proporcionan otros beneficios impulsados por datos. Para proyectos complejos, estamos listos para comenzar con una Prueba de Concepto (PoC) o un Producto Mínimo Viable (MVP).
Si tu solución de data science necesita alcanzar nuevos objetivos desafiantes, nuestros expertos te ofrecerán orientación estratégica y táctica. Diseñaremos e implementaremos nuevos modelos de aprendizaje automático, así como características y módulos de software, para fortalecer tu solución con capacidades adicionales impulsadas por ML.
Revisamos de manera regular tus modelos de aprendizaje automático para garantizar su precisión y los ajustamos para asegurar que obtengas información y predicciones de alta calidad. Con un monitoreo proactivo y la resolución eficiente de problemas por parte de un socio de TI confiable, puedes estar seguro de que tu solución funcionará sin inconvenientes.
Este proyecto utiliza aprendizaje automático y datos históricos de clima, suelo y rendimientos para predecir la productividad de cultivos clave como maíz, soja y trigo. Integra datos satelitales y sensores IoT para proporcionar a los agricultores pronósticos precisos y visualizaciones interactivas, permitiéndoles tomar decisiones informadas sobre la siembra y gestión de cultivos.
Desarrolla un sistema de vigilancia en tiempo real para la industria salmonera chilena, utilizando visión por computador y análisis de datos para detectar tempranamente enfermedades y parásitos. La plataforma procesa imágenes submarinas y datos de sensores, presentando alertas y dashboards interactivos que permiten a los acuicultores optimizar tratamientos y reducir pérdidas.
Implementa un sistema de riego inteligente que combina datos de humedad del suelo, previsiones meteorológicas y estados fenológicos de los cultivos. Utiliza algoritmos de optimización para generar planes de riego personalizados, visualizados a través de mapas de calor y gráficos temporales, permitiendo a los agricultores maximizar la eficiencia del uso del agua en regiones propensas a la sequía.
Crea una plataforma basada en blockchain para rastrear la cadena de suministro de productos agrícolas desde la granja hasta el consumidor. Integra datos de sensores IoT, códigos QR y registros de transporte para ofrecer transparencia total. Incluye un portal web con visualizaciones interactivas de la cadena de suministro, mejorando la confianza del consumidor y facilitando la certificación de productos orgánicos o de comercio justo.
Desarrolla un propone un método de aumento de datos generativo llamado D4, que utiliza un modelo de difusión guiado por texto para mejorar la detección de brotes en viñedos. Este método aborda los desafíos de la escasez de datos de entrenamiento y la diversidad de dominios en la agricultura, generando imágenes anotadas que preservan la información necesaria para la detección de objetos.
Delimitación de los objetivos empresariales a cumplir con la ciencia de datos.
Definición de problemas con la solución de ciencia de datos existente (si la hay).
Decisión sobre los entregables de la ciencia de datos.
Determinación de la fuente de datos para la ciencia de datos.
Recolección, transformación y limpieza de datos.
Elección de las técnicas y métodos óptimos de ciencia de datos.
Definición de los criterios para la futura evaluación del modelo(s) de ML.
Desarrollo, entrenamiento, prueba y despliegue del modelo de ML.
Información de la ciencia de datos lista para uso empresarial en forma de informes y tableros.
Aplicación personalizada impulsada por ML para uso autoservicio (opcional).
Integración del modelo de ML en otras aplicaciones (opcional).
Uso de sensores IoT para monitorear las condiciones del suelo, agua y aire, y análisis de datos para optimizar el riego y la fertilización.
Análisis predictivo para detectar enfermedades en etapas tempranas y modelos de aprendizaje automático para predecir brotes de enfermedades.
Predicción de demanda para ajustar la producción y minimizar desperdicios, y monitoreo en tiempo real del transporte y almacenamiento.
Análisis de datos para asegurar y mejorar la calidad de los productos y uso de visión por computadora para detectar defectos en productos.
Análisis de datos de sensores en maquinaria para predecir y prevenir fallos, optimizando los tiempos de mantenimiento.
Análisis de datos para maximizar la eficiencia en el uso de recursos como agua y energía, implementando prácticas agrícolas sostenibles.
Uso de drones y satélites para monitorear la salud y crecimiento de los cultivos, y análisis de imágenes para detectar problemas en el ganado.
Algoritmos de optimización para planificar rutas de entrega más eficientes, reduciendo costos y tiempos de transporte.
Análisis de datos de clientes para ofrecer productos y servicios personalizados, mejorando la satisfacción y lealtad del cliente.
Análisis de datos para predecir y gestionar riesgos financieros, implementando estrategias para mitigar riesgos económicos.
Análisis de datos para identificar oportunidades de ventas y mejorar la eficiencia en los procesos de ventas.
Análisis predictivo para planificar las fechas de siembra y cosecha, y optimización de la gestión de inventarios basados en predicciones de rendimiento.
¿Qué objetivos deseas alcanzar con la ciencia de datos?
Nuestra competencia y experiencia no se limitan a los casos de uso descritos. Envíanos un mensaje, y nuestros consultores te explicarán cómo se puede aplicar la ciencia de datos en tu caso.
Compartir mis necesidadesPara obtener los valiosos conocimientos que sus datos esconden, aplicamos tanto métodos estadísticos probados como algoritmos de aprendizaje automático elaborados, incluidas técnicas intrincadas como redes neuronales profundas con más de 10 capas ocultas.
El costo de tu iniciativa de data science dependerá de la opción de servicio que necesites y de la complejidad general del proyecto.
