Solver ML
La UPV pone en marcha una nueva spin-off especializada en modelos descriptivos y predictivos de análisis de grandes volúmenes de datos
[ 15/11/2016 ]La Universitat Politècnica de València (UPV) ha puesto en marcha Solver Machine Learning (Solver ML), una nueva spin off -empresa derivada- de base tecnológica especializada en el desarrollo de modelos descriptivos y predictivos aplicados al análisis de datos, en particular, al de grandes volúmenes de ellos (Big Data Analytics).
Jon Ander Gómez, Roberto Paredes y Francisco Casacuberta, todos ellos investigadores del centro Pattern Recognition and Human Language Technology (PHRLT) de la UPV, son los promotores de su creación.
Dirigida a los mercados eléctrico y financiero
Solver ML utiliza tecnologías de aprendizaje automático y tratamiento masivo de datos para ofrecer soluciones a empresas que pueden encontrar oportunidades de negocio en el aprovechamiento del conocimiento que puede extraerse a partir de grandes volúmenes de datos en bruto.
En su primera fase, la empresa se dirigirá al mercado eléctrico, ofreciendo a comercializadoras la optimización de los procesos de compra de energía. En la segunda, se centrará en aplicaciones de Big Data Analytics para el sector financiero.
Por otro lado, cabe señalar que, para la constitución de la empresa, la UPV ha transferido librerías de Deep Learning (software propiedad de la UPV) desarrolladas por los investigadores del PHRLT.
Soluciones a empresas que requieren modelos computacionales de alta complejidad
En palabras de sus promotores, "Solver ML nace con el objetivo de ofrecer soluciones a empresas tecnológicas y no tecnológicas que requieren de modelos computacionales de alta complejidad, como pueden ser las redes neuronales en sus distintas variantes, las redes bayesianas o distintos algoritmos de clustering (agrupamiento), para extraer el conocimiento a partir de los datos disponibles y con el fin de tomar las decisiones estratégicas más acertadas".
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