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Software AG compra empresa de inteligência artificial

Postado em: 12/01/2017, às 15:38 por jackeline

A Software AG anunciou a aquisição da Zementis, empresa baseada em San Diego, na Califórnia. A companhia oferece software de "Deep Learning", que além de ser uma capacidade chave para machine learning e data science, é uma tecnologia fundamental para o desenvolvimento de inteligência artificial (IA).

Segundo a Software AG, os atuais avanços do mercado de machine learning e IA são a base para a próxima geração de aplicações em Internet das Coisas, a exemplo de carros automáticos e sem motorista, assistentes pessoais digitais, diagnósticos médicos, manutenção preditiva e robótica.

Com a aquisição, a empresa incorporou as plataformas de avaliação adaptativa e análise preditiva da Zementis, a ADAPA, em sua Digital Business Platform, com o objetivo de oferecer às companhias insights abrangentes para uma análise de dados de negócios em tempo real. A combinação do streaming analytics da Software AG com a solução de análise preditiva da Zementis oferece informações precisas sobre comportamento do usuário, dinâmicas de mercado, riscos, e informações de sensores em iniciativas para Internet das Coisas.

A companhia vem anunciando novas parcerias estratégicas em Internet das Coisas (ou referentes à chamada Indústria 4.0), como as alianças com a Bosch, Dell, e Cumulocity, baseadas na integração de sensores digitais e na manutenção preditiva. Essas capacidades passarão agora a incorporar tecnologias de decisões automatizadas com base em machine learning para uso em manufatura, logística e em qualquer caso de uso onde exista processamento massivo de dados.

O machine learning e a inteligência artificial são as tecnologias-chave para construir aplicações inteligentes em Internet das Coisas, e são também recursos competitivos para organizações inovadoras. Para acelerar o time-to-insight, a Zementis focou na rápida implantação operacional de modelos preditivos – desde algoritmos estatísticos básicos a complexos modelos preditivos e recursos em deep learning – para aplicações de missão crítica como demonstrativo de risco, detecção de fraudes e manutenção preditiva.

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