Estrategia de I+D
IA Cognitiva Conversacional (CCAI)
La IA Cognitiva Conversacional, permite, activar secuencias de procesos inteligentes en cualquier escenario de acceso en cuanto a disponibilidad, cantidad y calidad de datos, información, conocimiento o sabiduría.
Capacidades de los sistemas de IA Cognitiva Conversacional
Genera nuevas visiones, representaciones o modelos del mundo real.
Procesar los lenguajes y entender sus significados.
Inferir nuevas informaciones a partir de process de analítico-sintéticos.
Detectar estímulos externos y generar concepts y significados.
Tener conciencia de las situaciones del entorno y predecir su evolución posible.
Planter objetivos y modificarlos en función del entorno y del contexto situacional..
Memoria dinámica y asociativa.
Cooperar con otras entidades para la solución de situaciones complejas.
Planear estrategias en línea con los objetivos vigentes y desencadenar acciones que logren su cumplimiento parcial o total.
Captar e integrar la información de múltiples fuentes y formatos y evaluar su utilidad, credibilidad, fiabilidad, oportunidad y exactitud.
Aprender a través del ejemplo, de lo que nos transmiten y de la acción experimentada..
Proyectos innovadores: WOBOTS
WOBOTS es un proyecto estratégico de innovación de WOZTELL AI.
Dicho proyecto supone el desarrollo de una plataforma de creación de asistentes cognitivos de última generación, orientados a ofrecer servicios inteligentes a personas y organizaciones en forma de trabajadores de conocimiento virtuales, automáticamente adaptables a las necesidades de cada usuario.
Dichos WOBOTS tendrán capacidades de aprendizaje, razonamiento, y generación automática de conocimiento experto.
Líneas investigación aplicada en IA conversacional.
Líneas de trabajo establecidas, a partir de un estudio de estado del arte de la IA conversacional y de las necesidades estratégicas de WOZTELL AI:
1
Detección temprana de riesgos y oportunidades a partir de análisis masivo de conversaciones en redes sociales, web, etc.
2
Detección, extracción y análisis automático de entidades en entornos conversacionales (NERA).
3
Evolución de las propiedades lingüísticas de modelos conversacionales tradicionales, basados en aprendizaje profundo con redes neuronales.
4
Generación sistemas conversacionales basados en modelos psicolingüísticos y sociolingüísticos.
5
Algoritmos para la identificación de los términos relevantes de un documento, basado en la importancia contextual dentro de un modelo conversacional.
6
Descripción semántica de procesos y eventos: generación automática de descripciones semánticas de lo que ha ocurrido durante la ejecución de los procesos y eventos en un sistema. Procesado de Lenguaje Natural (PLN), incluyendo análisis morfológico, sintáctico y semántico.
7
Modelos de análisis de sentimiento, ponderación de opiniones, verificación de información y la detección de intenciones en sistemas conversacionales.
8
Algoritmos para crear sistemas conversacionales a partir de representaciones gráficas.
9
Generación automática de agentes cognitivos de servicios en entornos conversacionales.
10
Modelos tecnológicos y funcionales basados en IA ,de sistemas conversacionales en entornos de Metaverso.
11
Sistemas conversacionales de negocio máquina-máquina (Comercio Silencioso).
12
Planificación automática de campañas de atención al cliente, basada en la detección de la conciencia situacional e intencional en tiempo real, de los agentes de negocio.