MARKETPLACE B2B

Productos

GreenLightningAI, Neighborhood Quantum Superposition y Datos Sintéticos Anonimizados

El principal producto de Qsimov es GreenLightningAI (GLAI), un sistema de inteligencia artificial optimizado que mejora drásticamente la eficiencia de los modelos de redes neuronales. GLAI ofrece:

• Entrenamiento y reentrenamiento incremental o federado, sin necesidad de partir de cero.
• Velocidades hasta 1000 veces mayores en procesos de reentrenamiento, según el tamaño del dataset.
• Combinación instantánea de modelos ya existentes para nuevas aplicaciones.
• Precisión garantizada, con un margen de error de ±1% respecto a los sistemas tradicionales.
• Modelos explicables, que muestran cómo influyen los datos de entrada en las decisiones del modelo.

Además, Qsimov ha desarrollado Neighborhood Quantum Superposition, una solución orientada a mejorar la eficiencia de los algoritmos cuánticos, acelerando procesos de superposición de estados y abriendo nuevas posibilidades en la computación cuántica avanzada.

Por último, Qsimov genera datos sintéticos tabulares a partir de información real, preservando patrones clave pero sin comprometer la privacidad. Esto permite:

• Cumplimiento de normativas como GDPR y CCPA.
• Entrenamiento de modelos donde los datos reales no pueden compartirse.
• Creación de sandboxes de prueba seguros y simulaciones avanzadas.

Diferenciación

Qué hace única a Qsimov frente a otros modelos de IA

Qsimov destaca frente a otras soluciones de inteligencia artificial por su enfoque centrado en eficiencia, explicabilidad y cumplimiento regulatorio. Algunas de sus principales ventajas diferenciales son:

• Reentrenamiento sin pérdida de conocimiento: GLAI permite actualizar modelos con datos nuevos sin eliminar lo aprendido anteriormente, lo que resulta esencial en entornos con cambios frecuentes.
• Cumplimiento normativo integrado: Facilita la explicabilidad exigida por regulaciones como el AI Act europeo, resolviendo el problema de la “caja negra” en IA.
• Privacidad asegurada con datos sintéticos: Los datos generados preservan patrones reales sin revelar información sensible.
• Adaptabilidad al edge computing: Permite reentrenamientos directamente en dispositivos, manteniendo la seguridad de los datos sin que salgan del entorno local.

Estas características convierten a Qsimov en un aliado estratégico para organizaciones que trabajan con grandes volúmenes de datos sensibles y buscan soluciones de IA con alto rendimiento, bajo consumo y trazabilidad clara.

Casos de uso

Las tecnologías de Qsimov ya se aplican en sectores donde el volumen de datos, la sensibilidad de la información y la regulación son críticos:

• Servicios financieros: Modelos para detección de fraude, evaluación de riesgos y análisis de inversiones explicables. Preparados para el cumplimiento del AI Act.
• Energía e industria: Optimización de mantenimiento predictivo, control de calidad y simulaciones de procesos, con modelos rápidos y precisos.
• Salud y telecomunicaciones: Creación de entornos de prueba seguros usando datos sintéticos para innovar sin comprometer privacidad.
• Movilidad y seguridad: Implementación de gemelos digitales en tiempo real con capacidad de reentrenamiento continuo y supervisión directa.