NUESTROS CHAPTERS
COMUNIDADES DE PRÁCTICA
Son comunidades de conocimiento formadas por todos los miembros de ITR. Cada comunidad se organiza en torno a un área de práctica: Architecture, Java, Frontend, Testing, Node, .Net, Artificial Intelligence & Data Science y UX.
Nos encontramos periódicamente para:
Investigar sobre frameworks, herramientas y metodologías.
Compartir experiencias y conocimientos.
Conocer y relacionarnos con compañeros de distintos proyectos y cliente.
El backlog de actividades de cada chapter se genera a partir de las propuestas de sus miembros. Estas comunidades impulsan a nuestros profesionales siempre a la vanguardia de la evolución tecnológica.
PROYECTOS
I+D
Los proyectos de I+D nos permiten explorar nuevas tecnologías a la vez que aportamos soluciones innovadoras a problemas actuales. Algunos de estos proyectos son:
Bachear
Se trata de un conjunto de aplicaciones cuyo objetivo es informar a los conductores de vehículos que tienen por delante un pozo, lomo de burro, empedrado, etc. Esta información se obtiene de los mismos celulares de los conductores y se analiza mediante una serie de redes neuronales.
Calendario de instituciones educativas
Resuelve el problema de asignar aulas/materias/horarios/profesores/cursos sometido a una serie de restricciones para lo que se utilizan algoritmos genéticos. Se desarrolló una aplicación Web cuyo backend corre el modelo matemático a demanda.
Áreas afectadas por la erupción un volcán
Se trata de una aplicación GIS que permite visualizar gráficamente las zonas afectadas por la erupción de un volcán. Se utilizan algoritmos de interpolación para generar mapas que muestran las áreas que se verán afectadas según la topología del terreno.
Optimización del armado de un tren de carga
Este proyecto resuelve el problema de optimización del uso de vagones de tren estacionados en un patio. Se debe armar un convoy cumpliendo una serie de condiciones de forma tal de minimizar el número de movimientos.
Cava inteligente
Se trata de una cava de vinos controlada desde un teléfono celular. Se registra la temperatura, bebidas consumidas, su ubicación entre otros datos que se persisten usando tecnología IOT.
Juegos para la estimulación de personas con dificultades cognitivas
Junto a un equipo de neurocientíficos participamos del desarrollo de juegos que estimulan el desarrollo cognitivo permitiendo además medir la evolución. Estos juegos se encadenan según sea el progreso de cada persona siguiendo patrones definidos por los expertos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL &
CIENCIA DE DATOS
Dos condiciones impulsan el desarrollo de la Inteligencia artificial y la ciencia de datos:
El aumento vertiginoso de la capacidad de computo (por ejemplo, la disponible en la nube)
La gran disponibilidad de datos de origen tan diverso como las transacciones electrónicas, medición de variables de proceso, videos, audios y redes sociales.
Estas condiciones permiten aplicar algoritmos matemáticos desarrollados hace tiempo e impulsan una innovación constante.
Ingeniería de datos
La diversidad de fuentes de información, tanto en cuanto a su formato como a su origen, obligan a diseñar el procesamiento y la persistencia pensando en el volumen de información que es necesario gestionar, su crecimiento y la velocidad de respuesta esperada por el negocio. Esto incluye gestionar además la salud de los datos, lo que implica diseñar y controlar los flujos de información.
Existen muchos grados de madurez de las empresas en cuanto a este aspecto y es importante conocer el propio y trabajar para tener cada vez más control.
Ciencia de datos
Sobre los registros persistidos en forma fiable y accesible se debe diseñar el procesamiento necesario para poder extraer información de los mismos. Existe una gran diversidad de técnicas, muchas de las cuales se han especializado en formatos de datos particulares, como por ejemplo el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
Destacan entre las herramientas disponibles las redes neuronales (existen una gran variedad de sabores) y resuelven en general problemas de clasificación y de búsqueda de patrones (por ejemplo, patrones de comportamiento de un consumidor).
Visualización de datos
Es importante entender los factores que afectan esta fase de análisis y visualización de información. El volumen, la cadencia, la necesidad de procesamientos manuales, el usuario que consume estos datos (muchas veces otro sistema), la forma de mostrar y compartir la información, son algunos de los aspectos que es necesario considerar para tomar decisiones al seleccionar la forma en que vamos a ver y analizar la información.
Existe una gran madurez en las herramientas disponibles que forman parte de nuestro stack tecnológico, cuando es necesario, desarrollamos también aplicaciones especializadas.
Nuestro equipo, formados por ingenieros y científicos diseña estrategias e implementa soluciones basadas en inteligencia artificial y ciencia de datos cubriendo todas etapas del procesamiento, incluyendo la definición de herramientas, arquitecturas, infraestructura y plataforma como servicio (nube).