Adquisición de datos a través de sensores de radar conectados a Raspberries Pi por todo UK y enviados por red 4G utilizando protocolos HTTP y MQTT.
Refinamiento de los datos, inferencia a partir de modelos previamente entrenados para calibración e imputación y agregación para reporte.
Definición y construcción de la plataforma sobre servicios Azure e industrialización del proceso para recepción, almacenamiento y procesamiento de las señales.
Operativización de los modelos científicos desarrollados transformándolos para permitir la inferencia distribuida de predicciones en tiempo real.
Elaboración del modelo maestro de datos para una oferta y demanda multimodal y procesamiento en tiempo real de los orígenes de datos.
Definición y construcción de la plataforma analítica Big Data en Azure utilizando tecnologías PaaS & SaaS homologables en otros entornos Cloud.
Análisis histórico de la oferta y la demanda para construir modelos predictivos y elaboración de un motor de sugerencias para sugerir acciones ante incidentes.
Elaboración de una moderna solución Web que permita al operador optimizar el transporte en la ciudad y reaccionar de forma eficaz ante incidencias.
Definición y elaboración de la solución a partir de servicios Azure que integren el motor conversacional, el framework del Bot y sendas aplicaciones.
Implementación de un motor conversacional implementando una arquitectura AI que combine paradigmas como NLP y NLG con Deep y Reinforcement Learning.
Elaboración de una aplicación Web para el cliente que permite el reentrenamiento a partir de conversaciones de usuario sin necesidad de programación.
Elaboración de una aplicación multiplataforma para el usuario final, que permita interactuar con el Bot a través de texto o voz soportando diferentes idiomas.
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