.jpg)
L'assimilació de dades és un camp essencial en ciència i enginyeria que busca combinar models dinàmics amb observacions seqüencials per estimar l'estat d'un sistema. Tradicionalment, mètodes com el filtre de Kalman assumeixen distribucions lineals i gaussianes, però moltes aplicacions reals presenten no linealitats i alta dimensionalitat. Els filtres de partícules (PF) ofereixen una alternativa lliure de supòsits, però pateixen degeneració en espais d'alta dimensió. Una innovació recent consisteix a emprar propostes generatives condicionades a observacions, que dirigeixen les partícules cap a regions d'alta versemblança abans de ponderar-les. Aquest enfocament, conegut com a Filtre de Partícules amb Proposta Generativa, redueix la variància dels pesos i retarda el col·lapse, mantenint una correcta actualització bayesiana gràcies a l'avaluació exacta de la versemblança. A Q2BSTUDIO apliquem principis similars en desenvolupar intel·ligència artificial per a empreses, combinant models generatius amb tècniques d'inferència robusta per resoldre problemes complexos de seguiment de sistemes, predicció financera o control de processos industrials.
La implementació pràctica d'aquests filtres requereix una infraestructura escalable i segura. Per això, a Q2BSTUDIO oferim programari a mida que integra models d'agents IA amb serveis cloud AWS i Azure per processar grans volums de dades en temps real. A més, complementem aquestes solucions amb serveis d'intel·ligència de negoci com Power BI, permetent visualitzar les estimacions de l'estat del sistema de forma intuïtiva. La ciberseguretat és un altre pilar fonamental: protegim tant les dades sensibles com els propis models davant d'accessos no autoritzats. El nostre equip desenvolupa aplicacions a mida que van des de prototips d'investigació fins a desplegaments empresarials, assegurant que l'assimilació de dades amb tècniques generatives sigui viable fins i tot en entorns no lineals, no gaussians i d'alta dimensionalitat.
