Site intitucional da empresa Alfaneo

Contexto Geral do Projeto

Home ===== Transformamos pesquisa científica em produtos inovadores e de alto impacto. A Alfaneo cria soluções de Inteligência Artificial que resolvem problemas complexos para os nossos clientes, gerando ganhos financeiros, diferenciais competitivos através de tecnologia de ponta ou reduzindo custos nos mais diversos processos produtivos. Temos comprovada experiência na captação de recursos para condução de pesquisas científicas aplicadas em empresas. Nos últimos 3 anos aprovamos e executamos 5 projetos de pesquisa, mesmo durante a pandemia causada pelo Covid-19. Nossos esforços se amplificaram e foi um grande impulsionador para geração de um modo de trabalho eficiente. Utilizamos todo este know-how metodológico e científico para ajudar nossos clientes na revolução de seus produtos com inovação disruptiva, nos quais, eles geram valor e se diferenciam de seus concorrentes. Também impulsionamos nossos clientes a conduzirem inovações por um caminho conhecido e validado, uma vez que já realizamos projetos dessa magnitude em empresas e órgãos governamentais, tais como a Semalo e o TJMS. Nestes projetos, diversas tentativas prévias para a solução dos problemas reais e desafiadores haviam sido conduzidas, mas não obtiveram êxito, provavelmente, pela inexperiência e desconhecimento de uma metodologia que trilha projetos de inovação pautados por pesquisa científica e resultados concretos. Publicações ========= site da seeworking https://www.seeworking.com/producoes/ Serviços ======= Atuamos em duas frentes de projetos distintos, além de serviços de consultoria personalizados. 1) Projetos “taylor made” Nesta modalidade de projeto, aplicamos uma metodologia MLOps (Operação e Desenvolvimento de Machine Learning) desenvolvida por nós em que seguimos as seguintes etapas: Entendimento do problema - temos um time de especialistas e cientistas de dados com experiência em diversos projetos de IA que realizam entrevistas e reuniões, a fim de mapear os objetivos a serem alcançados no projeto; Neste passo, o problema é entendido em detalhes, visando um alinhamento de expectativas no que podemos ou não alcançar com o projeto; Modelagem do problema - um especialista divide o problema em unidades menores e propõe os modelos adequados para a solução do problema, considerando uma análise crítica da literatura científica que indica as melhores abordagens para a solução do problema em questão. Neste momento, o especialista cria um pipeline de passos, nos quais, cada um é realizado por um modelo de IA apropriado bem como a utilização de scripts, que adicionam regras de negócio customizadas e pontos de tomada de decisão; Aquisição dos dados - para cada modelo proposto é necessário realizar o seu treinamento e publicação para então ser utilizado no pipeline. Portanto, o primeiro passo é importar os dados de algum local existente: diretório local, google drive, ftp, etc. É Possível importar um ou mais arquivos txt, csv, bem como diretórios inteiros de vídeos e imagens. Temos um software utilitário local que monitora o diretório local de um servidor ou desktop para enviar os dados diretamente para nossos servidores de forma segura (criptografada) e contínua sem problemas de corrupção de dados ou perda de informação. Análise de tratamento dos dados (pré-processamento) - nossos cientistas contam com ferramentas avançadas de análise dos dados e geração de estatísticas, avaliando tamanho, frequência, homogeneidade, semelhança, outliers, ou seja, uma análise exploratória robusta e eficiente sobre os dados. Temos ferramentas que apoiam a limpeza, a correção, o encoding e a remoção de duplicatas, além de outras ferramentas que permitem converter vídeos para um formato padrão, ajustar resolução de imagem e etc. Nossa ferramenta gera um indicador de qualidade e um checklist com recomendações daquilo que deve ser realizado para melhorar a qualidade dos dados de treinamento; Anotação - nossa ferramenta acelera este processo que é um dos mais trabalhosos e que demandam muito cuidado na sua realização, para isso, contamos com uma ferramenta de pré-anotação, em que nossos algoritmos geram dados pré-anotados para que o analista possa confirmá-los; Treinamento - temos variados tipos de modelos para diversas tarefas de NLP e Visão computacional, além de modelos pré-treinados para domínio e idioma específico português brasileiro que permite elevada assertividade e eficiência nos treinamentos. Temos também modelos de visão pré-treinados para atividades de domínio específico como construção civil, indústria, distribuidoras de energia elétrica; Avaliação do Treinamento - avaliamos os resultados manualmente a qualquer momento, tanto através de algum dataset anotado, quanto através de interface gráfica; api - após a etapa de treinamento, o modelo é publicado por meio de uma api rest para que possa ser integrada com as aplicações de nossos clientes. Nossas APIs utilizam os melhores padrões de segurança do mercado, além de estar totalmente conforme com as novas regras de LGPD; Integração - oferecemos um time de especialistas que ajudam na integração dos sistemas dos nossos clientes; Monitoramento - oferecemos um conjunto completo de ferramentas de monitoramento das API's, em que é possível verificar o tempo médio de execução, quantidade de requisições, erros, tempo de indisponibilidade e etc. Além disso, há um time de controle de qualidade humano que confere manualmente uma amostra dos resultados para indicar melhorias e ciclo de evolução contínua dos modelos, ou seja, aprende com o controle e refaz o treinamento refinando, aumentando a precisão dos modelos. 2) Licenciamento da nossa plataforma “IA in Box” Nesta modalidade de projeto, temos duas etapas bem definidas: Onboarding - nesta fase, nossos cientistas de dados realizam o pré-processamento e rotulação dos dados. Eles também conduzem o treinamento dos modelos de IA e estruturam a implantação em ambiente de produção. É Oferecido suporte para realizar a integração, configuração e disponibilização da solução na nossa plataforma IA inbox; Licenciamento - esta fase envolve dois tipos de hospedagem on-premise e cloud dos modelos treinados na etapa anterior. Há oferta de manutenção e evolução da plataforma, bem como uma ferramenta Web para o monitoramento de indicadores das predições realizadas pelos modelos. Além disso, conforme novos dados são apresentados para os modelos, disponibilizamos aos nossos clientes o serviço de retreinamento dos modelos de IA, a fim de aumentar a precisão, a robustez e a eficiência da solução. Um suporte ao usuário diferenciado faz parte da jornada de nossos clientes na plataforma. A hospedagem da nossa plataforma pode ocorrer de duas maneiras: Cloud - oferecemos um SaaS completo, ou seja, o trabalho pesado fica conosco! Conformidade e segurança integradas na plataforma, configuração rápida e simples, além de SLAs com garantias financeiras de disponibilidade e desempenho. Na nuvem, a inovação é contínua, para que seus usuários sempre tenham acesso às melhores e mais recentes tecnologias e funcionalidades; On-premise - Oferecemos flexibilidade para você implementar essa solução na infraestrutura que quiser. É A melhor opção para quem tem requisitos operacionais específicos ou complexos. Você tem controle total sobre gerenciamento de dados, segurança e conformidade. Cases ===== Tecnova: Realize até 100% de auditoria no trabalho de seus funcionários. Em 2020, aprovamos um projeto de PD & I no Edital chamada fundect nº 13/2019 - tecnova ii - ms. Programa de Apoio à Inovação Tecnológica. O principal objetivo deste projeto é desenvolver uma solução capaz de monitorar ambientes de trabalho, a fim de verificar se os colaboradores estão cumprindo com as exigências definidas pelas empresas, em termos de segurança do trabalho (uso de epi's e epc's) e procedimentos operacionais padrões (pop's). Para que isso seja possível, analisamos imagens de videomonitoramento e aplicamos técnicas de Visão Computacional e Inteligência Artificial com o objetivo de detectar inconformidades no uso de epi's, epc's e descumprimentos de pop 's. Nosso MVP pode ser acessado em: https://app.seeworking.com/ Semalo: Precisão de 99% na contagem da produção de uma Indústria de Alimentos A Semalo é a maior fábrica de alimentos no setor de salgadinhos do Estado, com uma variedade de produtos, dividindo-se em snacks de batata ondulada, pélete, salgadinho de trigo, batata lisa, salgadinho de milho, batata frita e pipoca. Um grande desafio enfrentado por esta indústria é a contagem da produção. Tentativas de soluções anteriores, que focaram na adoção de sensores nas esteiras de produção, não obtiveram sucesso. Nossa solução emprega o uso de câmeras em cada linha de produção que obtém as imagens dos fardos/caixas que estão passando pela esteira. Essas imagens são enviadas a um servidor central que aplica técnicas de Visão Computacional e Inteligência Artificial a fim de identificar, classificar e realizar a contagem dos produtos (fardos/caixas). A taxa de precisão da nossa solução foi superior a 99% e os resultados obtidos foram divulgados em uma conferência internacional. link??!!! bep: mais de 80% de acurácia no agrupamento de processos semelhantes no tribunal de justiça de mato grosso do sul. Os tribunais de justiça de todo o Brasil enfrentam problemas relacionados ao aumento exponencial no número de processos oriundos de uma crescente atuação de advogados de forma predatória e massiva, somada à falta de técnicas que permitam a identificação e a padronização dos julgados. Neste projeto, desenvolvemos uma solução que emprega técnicas de Processamento de Linguagem Natural para agrupar acórdãos que tratam sobre o mesmo assunto e tema. A base de dados utilizada nesta solução considera todos os acórdãos do ano de 2021 e a precisão do modelo foi de 87%, resultado que fundamentou a criação do Banco Estadual de Precedentes - bep/tjms. Faciles Bidx: aumento dos resultados financeiros e impulso na internalização da empresa. A Faciles Bidx é uma plataforma de e-procurement construída integralmente pela Alfaneo com a missão de aumentar os resultados financeiros das operações de negociação de sucata e logística. Para isso, a plataforma oferece todos os mecanismos necessários para a empresa realizar operações de cotação e de negociação eletrônica, cruciais para melhorar o preço de compra e venda de seus clientes. A Faciles Bidx oferece, em relação às cotações, a possibilidade de realizar operações de tomada de preços, requisição de informações, análise de documentação, construção automática dos melhores cenários, dentre outras funcionalidades. Quanto à negociação eletrônica, ela possibilita negociações inspiradas em leilões diretos, reversos, bem como permite customizar as formas de visualização dos participantes, tudo com o objetivo de estimulá-los a oferecer valores mais competitivos nessas operações. Quem Somos =========== Em 3 anos de existência, aprovamos 5 projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD&I) centrados em Inteligência Artificial! Desde 2020 trabalhamos em desenvolver soluções para problemas complexos. Fomos uma das Startups selecionadas no Programa Conecta Startup Brasil, uma iniciativa do MCTIC (Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações), ABDI (Associação Brasileira de Desenvolvimento Industrial), Softex e CNPq, em que tivemos a oportunidade de nos conectarmos com a Whirlpool Corporation no Brasil. Além disso, também fomos selecionados no Programa Centelha, com uma solução de Inteligência Artificial para o judiciário, extraindo conhecimento de textos jurídicos. Outro projeto que fomos aprovados foi na Chamada Pública P&D Copel DIS 003/2020, com uma solução que propõe um “Sistema de verificação automática de procedimento operacional padrão”. Em 2021, aprovamos mais um projeto de inovação no Programa Tecnova, cuja proposta é uma nova solução de ia que manipula imagens e vídeos, automatizando o processo de auditoria no uso de epi's e no seguimento de pop's. Em 2022, foi a vez da Chamada Cnpq/mcti/sempi/rhae - recursos humanos em áreas estratégicas - pesquisador na empresa, em que estamos criando soluções para a classificação de textos automaticamente, utilizando técnicas de nlp (processamento de linguagem natural). Fale Conosco =========== Blog ==== Como desenvolver projetos de inovação? Por que os projetos de ML construídos em casa fracassam? Você realiza inovação de verdade? Como criar projetos de ML sem um cientista de Dados?

Categoria Marketing e Vendas
Subcategoria Outros
Tamanho do projeto Pequeño
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Disponibilidade requerida Conforme necessário

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias