La Inteligencia Artificial tienen un enorme potencial para transformar procesos, generar conocimiento y abrir nuevas oportunidades en distintos sectores. Desde CTIC promovemos y desarrollamos soluciones que combinan innovación, rigor científico y aplicabilidad real para acompañar a empresas y territorios en su evolución digital en tres ámbitos fundamentalmente:
Artificial Intelligence
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Generative AI
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Generative AI
Desarrollamos soluciones avanzadas y personalizadas de Inteligencia Artificial Generativa, aplicadas a Múltiples ámbitos y con un firme compromiso con la confiabilidad y la ética de la IA.
Líneas principales de trabajo:
- IA generativa de textos: implementación de modelos fundamentales de código abierto adaptados a distintos contextos de uso.
- IA generativa de imágenes: creación de contenidos visuales y entornos inmersivos mediante técnicas de última generación.
- Asistentes inteligentes y humanos digitales: desarrollo de sistemas personalizados para contextos específicos, capaces de interactuar de forma natural y eficiente.
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Language technologies
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Language technologies
En CTIC trabajamos las tecnologías del lenguaje desde una doble perspectiva:
- Impulsamos el desarrollo de modelos avanzados de lenguaje, incluyendo modelos fundamentales de propósito específico.
- Centramos nuestros esfuerzos en su adaptabilidad a distintos idiomas y en la eficiencia energética de los sistemas mediante enfoques de Green NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural sostenible).
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Predictive AI and simulation
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Predictive AI and simulation
Trabajamos en el desarrollo de modelos avanzados de inteligencia artificial capaces de predecir y simular eventos futuros , integrando técnicas de machine learning y deep learning para apoyar la toma de decisiones en distintos sectores.
Líneas principales líneas de trabajo:
- Explicabilidad de modelos: desarrollo de soluciones de IA transparentes y comprensibles, especialmente en ámbitos sensibles como la salud o la gestión pública.
- Modelado y simulación predictiva: uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos, prever tendencias y simular escenarios futuros.
- Quantum Machine Learning: investigación sobre cómo la computación cuántica puede potenciar las capacidades del aprendizaje automático, acelerando procesos y mejorando la precisión de los modelos.