sábado, octubre 13, 2018

LUCA Innovation Day 2018: (1 de 3) From Big Data to AI

El pasado 4 de Octubre tuvo lugar nuestro LUCA Innovation Day 2018, en el que el auditorio estuvo totalmente lleno, además de tener que habilitar un segundo auditorio y las conexiones por streaming para todos los que se quedaron sin plaza o estaban en ubicaciones remotas. El evento contó también con una serie de booths en los que se podían ver los productos de LUCA en funcionamiento, lo que permitió a los asistentes palpar y conocer bien todo lo que estamos haciendo en esta unidad.

Figura 1: LUCA Innovation Day 2018 (1 de 3) From Big Data to AI

El contenido del evento ya está siendo post-procesado, por lo que os traigo la información del evento ya, pero como hubo tres partes claramente diferentes durante la presentación, he querido detenerme a explicaros más detalles de ellas en cada una de las partes. Antes, os dejo el vídeo resumen del evento.


Figura 2: LUCA Innovation Day 2018 - Resumen

La primera de las partes es la que me tocó llevar a mí junto a mi compañero Julia Llanos. Es la parte en la que intentamos recoger cómo nuestra estrategia de ser una compañía Data-Centric con la 4ª Plataforma fue evolucionando para llevarnos después a utilizar Artificial Intelligence e integrar Cognitive Services en la construcción de AURA para terminar construyendo Movistar Home.


Al final, la construcción de la 4ª Plataforma viene de una visión interna que teníamos de normalizar todo nuestro ecosistema de datos con unos valores, para después empezar a ejecutarlo en diferentes fases. Yo os he contado muchas fases en la serie de posts que le dediqué a este trabajo - y que aún tengo que ampliar un poco -.
En la segunda parte de esta presentación, lo que hicimos fue una demostración de cómo construir, mezclando tres fuentes de datos distintas, como son los datos de contaminación de las estaciones de medición en la ciudad de Madrid, los datos del tiempo y la previsión metereológica, y los datos de los desplazamientos de vehículos de Madrid desde nuestra plataforma SmartSteps, un modelo analítico de predicción de calidad del aire.


Figura 4: The road from Big Data to AI

Con técnicas de BigData construimos un dashboard que aplicaba Analítica Descriptiva para mostrarnos toda la información pasada y presente, Analítica Predictiva para saber cuál iba a ser la calidad del aire de Madrid los próximos días en cada zona, y Analítica Prescriptiva que nos decía cuáles deberían ser las medidas a aplicar para conseguir mantener los resultados dentro de los parámetros aceptables.


Figura 5: Building an AI from the scratch

Por supuesto, para terminar Julia Llanos - que entró como una de nuestras Mujeres Hacker en los inicios de ElevenPaths y hoy en día es la Data Scientist Manager de AURA -, nos enseñó como conectar esos datos con servicios cognitivos configurando LUIS y Bot Framework de Microsoft Azure, para llevar el acceso a esa información por un canal tan común como un bot de Facebook, una app, o como hicimos en la demo, un smart display como Movistar Home.

Al final fue una sesión centrada en mostrar cómo una buena estrategia de datos puede habilitarte desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial de manera sencilla, mientras que de lo contrario vas a tener siempre un salto que dar, y como en LUCA estamos ayudando a las empresas a construir "su propia AURA".

Saludos Malignos!

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