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“Proyecto colaborativo de Investigación Industrial en técnicas de Inteligencia Artificial para desarrollo de predicciones a partir de datos multisectoriales”
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🚀 ¡Novedad! Os presentamos 𝐌𝐄𝐃𝐑𝐄𝐓𝐈𝐀, otro de los proyectos en el que colaboramos junto a Corporación Radio Televisión de Galicia (Crtvg Galicia), Duacode y Selmark, del Centro Tecnológico de Galicia (ITG) y Clúster Audiovisual Galego (CLAG).
Proyecto colaborativo basado en técnicas de inteligencia artificial #MEDRETIA para el desarrollo de predicciones a partir de datos multisectoriales, y determinar un sistema inteligente para la predicción de éxito (audiovisual) y ventas (textil) de los productos monitorizados, permitiendo a las empresas adelantarse a las necesidades del mercado en base a los datos históricos de temporadas anteriores.
🎯 El objetivo de este proyecto es conocer de primera mano la evolución de los productos, mejorar el ciclo de vida 📈 y predecir sus ventas.
Este proyecto se articula de manera transversal a lo largo de la cadena de valor de las industrias audiovisual 🎥 y textil 👕 , mediante la aplicación de las TICS para la digitalización, modernización y optimización de procesos.
ITG Instituto Tecnológico de Galicia está desarrollando un modelo de predicción de demanda semanal para la tienda online de Selmark Lingerie 👕, y diferentes puntos de venta.
📈 Para conseguir el objetivo será clave la utilización de modelos de predicción de series temporales que se entrenarán con datos históricos de los 3 últimos años, considerando variables temporales.
📹 Además, en Corporación Radio e Televisión de Galicia se está desarrollando un modelo que determine el éxito de una producción audiovisual, centrándose en las series. 🎬 A partir de datos históricos de audiencia se determinará el interés generado en una temporada.
𝐌𝐄𝐃𝐑𝐄𝐓𝐈𝐀 cuenta con un 💰 presupuesto de 183.243,00 € y se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la 𝐄𝐔 a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria #AEI2022b
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