Lanzan solución basada en Inteligencia Artificial para el análisis del camión en menor tiempo

Geotab, proveedor en soluciones de transporte conectado, anunció su nueva plataforma de datos en Inteligencia Artificial (IA generativa) que reduce la respuesta en el análisis del control de un vehículo como datos de ahorro de combustible y otros.

El proyecto beta que introduce modelos de IA generativa en su plataforma, establece un nuevo estándar en la industria del transporte conectado.

Con el lanzamiento beta de Project G, Geotab permite a los clientes participantes acceder sin esfuerzo a la información que requieran sobre el rendimiento, la eficiencia y la sostenibilidad de los vehículos, estableciendo un nuevo estándar en el transporte conectado.

De acuerdo a Geotab el análisis de datos de flotas en una experiencia sencilla e intuitiva con esta nueva plataforma.

«Los clientes disponen ahora de un asistente digital analítico para plantear preguntas a través de una interfaz de chat (conversación) vinculada a Geotab Data Connector, con el fin de recibir información inmediata basada en datos».

Desde el rendimiento del vehículo y los tiempos de ralentización, hasta comparaciones de ahorro de combustible, uso del vehículo, ahorro de costos y mucho más, Project G ofrece información completa y fácil de digerir.

Project G se basa en principios de privacidad y mantiene todos los datos telemáticos de los clientes dentro del entorno de Geotab, sin compartirlos nunca con ningún modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM).

«Con el Project G, estamos dando un paso gigante para demostrar el impacto de la IA generativa en el panorama del transporte conectado. Hace tiempo que se nos reconoce como líderes en inteligencia de datos e IA, pues hemos aprovechado la inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático durante años», afirma Mike Branch, Vicepresidente de Datos y Análisis de Geotab.

«Esta amplia experiencia nos presenta una oportunidad única para analizar grandes cantidades de datos de flotas, identificar patrones y generar recomendaciones invaluables para optimizar la eficiencia y el rendimiento».

 

 

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