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Un enfoque de diseño primero para las herramientas de IA/ML: entrevista con el nominado a Startups del año, DataSeerpor@dataseer

Un enfoque de diseño primero para las herramientas de IA/ML: entrevista con el nominado a Startups del año, DataSeer

por DataSeer, Inc.3m2023/06/26
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DataSeer, Inc. ha sido nominado en los premios anuales Startup of the Year de HackerNoon en Houston, Texas. El sistema basado en IA de DataSeer automatiza la extracción de símbolos, líneas, tablas y texto de hojas de datos y diagramas 2D industriales dispares.
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Hola a todos,


DataSeer, Inc. ha sido nominado en los premios anuales Startup of the Year de HackerNoon en Houston, Texas.


Nos encantaría su apoyo. Vote por nosotros aquí:

https://hackernoon.com/startups/north-america/north-america-houston-tx-usa


Lea más sobre nosotros a continuación para comprender por qué merecemos su voto.



Conoce a DataSeer


El equipo de DataSeer en The Cannon West en la inauguración de nuestra empresa en el sitio en 2023... por THE cannon


DataSeer proporciona un software de visualización automatizado que digitaliza datos no estructurados atrapados en imágenes 2D y crea una base de datos de gemelos digitales con acceso API.


El sistema basado en IA de DataSeer automatiza la extracción de símbolos, líneas, tablas y texto de hojas de datos y diagramas 2D industriales dispares y crea una base de datos gemela digital unificada con acceso API que proporciona un acceso rápido a la información actualizada del proceso.


Cómo estamos alterando/mejorando la industria de IA/ML

Nuestro enfoque de las herramientas de IA/ML es el diseño primero , con el usuario humano en el centro. El hombre y la máquina necesitan colaborar, no competir. La creación de tales herramientas de software para la automatización en la industria de la ingeniería y la construcción, que es notoriamente lenta para cambiar (consulte el informe de McKinsey ), es importante ya que existe una gran brecha tecnológica en comparación con otros sectores que son más B2C, como AdTech, MarTech, e- comercio, etc. B2B ha sido pasado por alto, especialmente en el espacio industrial.



Destacándose de la multitud

Nuestra herramienta de software es escalable ya que los usuarios corrigen las predicciones del modelo mientras preparan, estructuran y realizan preguntas y respuestas sobre los datos para el resultado final. Usando la UI/UX de la herramienta, el usuario de ingeniería obtiene los datos listos para usar y el sistema recibe comentarios para el aprendizaje y la mejora continuos. ganar-ganar Sin etiquetado de terceros, sin enviar sus datos al extranjero y sin iteraciones adicionales de reelaboración. Tienes la oportunidad de enseñar la herramienta para aprender en tiempo real, sobre la marcha.


Edificio en Houston

Nuestra sede está en Houston. Parte de nuestro equipo tiene su sede en Houston (somos remotos con retiros en el lugar en H-town; aquí hay un estudio de caso en el que se muestra cómo nos mantenemos alineados como equipo). La industria de fabricación de procesos es para quien comenzamos a construir la herramienta desde el principio, y Houston es el hogar o el centro central para nuestros clientes en las industrias de energía, plásticos y reciclaje, agua y biotecnología.


Nuestras predicciones y pensamientos sobre la industria de la IA

Las reacciones de la gente son bimodales: están súper emocionados o asustados por la IA. El conocimiento y la educación son clave para filtrar la exageración e identificar las formas en que la IA puede ser útil. Se avecinan cambios, pero tenga cuidado. Los datos son parte de todo esto, así que pregúntese de dónde obtienen sus datos estas herramientas de IA para aprender y cómo seguirán aprendiendo en el futuro.



Asumiendo el futuro

Estamos entusiasmados con nuestro crecimiento en nuevos mercados este año más allá de los diagramas de procesos en otras disciplinas de ingeniería técnica. Estamos buscando socios interesados en integraciones de API en sus plataformas de software. Más allá de la digitalización de documentos y diagramas de ingeniería, también buscaremos mejorar DataSeer con capacidades predictivas basadas en patrones históricos observados hasta la fecha. Manténganse al tanto.