Mejoramos nuestra tecnología para incrementar la automatización

Mejoramos nuestra tecnología para incrementar la automatización

En Serimag consideramos tan importante el desarrollo de los diferentes proyectos mediante la aplicación de las diferentes tecnologías de Inteligencia Artificial y Redes Neuronales que conocemos, como la inversión en I+D para seguir evolucionando estas técnicas.

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En Serimag consideramos tan importante el desarrollo de los diferentes proyectos mediante la aplicación de las diferentes tecnologías de Inteligencia Artificial y Redes Neuronales que conocemos, como la inversión en I+D para seguir evolucionando estas técnicas. Y este segundo caso es el que ahora nos ocupa y del cual estamos especialmente orgullosos.En cada evaluación de proyecto y en cada proceso productivo Serimag incorpora la tecnología más adecuada a las necesidades del servicio y de nuestro cliente gracias a la profesionalidad y conocimientos de todos los técnicos y directores de proyecto. Vivimos en un mundo tecnológico muy cambiante y en el que continuamente se están desarrollando nuevas técnicas que permiten mejorar los procesos existentes. En Serimag queremos ser parte de esa revolución tecnológica.

COLABORACIÓN CON BARCELONA SUPERCOMPUTING CENTER (BSC)

Tras meses de investigación conjunta entre Serimag y el Barcelona Supercomputing Center (BSC-UPC) se ha desarrollado un nuevo sistema único de clasificación gráfico-textual basado en redes neuronales que desde Serimag impulsaremos en todos nuestros procesos de clasificación documental.

Los sistemas tradicionales de clasificación documental basados en plantillas y reglas rígidas y predefinidas hace años que se han superado en entornos productivos altamente automatizados como los que TAAD ofrece. Sin embargo el estándar en automatización basada en inteligencia documental sigue procesando un documento desde un punto de vista gráfico y textual de forma independiente, fusionando ambos veredictos en un último sistema de clasificación:

Estos sistemas de clasificación a pesar de basarse en Machine Learning requieren de capas intermedias y explícitas entre un procesado y otro que, inevitablemente, impiden extraer el máximo provecho de los motores de reconocimiento inteligente y requieren de parametrización manual con el consecuente mantenimiento.

Desde Serimag arrancamos un proyecto de colaboración con BSC hace ya un año basándonos en la siguiente hipótesis: debe existir una arquitectura de red neuronal capaz de realizar una clasificación completa (tanto gráfica como textual) de manera integrada y sin necesidad de módulos paramétricos de acople, entendiendo el documento como un todo.

Hoy podemos afirmar que la hipótesis era cierta y que efectivamente arroja mejorías sustanciales en términos de tiempo y resultados en producción.

APLICACIÓN EN PROYECTOS CON TESSI-GRADDO

En Serimag brindamos un servicio en constante evolución. Durante la vida de un proceso evaluamos periódicamente potenciales mejoras tecnológicas resultantes de nuestro laboratorio de I+D que mejoren las tasas de automatización para beneficio mutuo que aportará tanto al cliente como a Serimag. Con tres años de colaboración conjunta para la automatización de procesos documentales, desde Serimag hemos comenzado la introducción de esta nueva tecnología en los procesos productivos que compartimos con Tessi-Graddo.

Así se ha implementado en modelos productivos actuales conjuntamente con Tessi-Graddo este nuevo modelo de redes neuronales que han conseguido reducir a la mitad el rechazo de anteriores modelos incrementando el acierto por encima del 99%:

Ya estamos trabajando en nuevos sistemas también aplicables a la segmentación documental y a la extracción de datos que esperamos poder incorporar en producción durante 2019. Resultados como estos demuestran nuestro compromiso con el I+D, la colaboración con los centros de investigación referentes en sus áreas y el impacto que tiene en seguir ofreciendo un mejor servicio a nuestros clientes.