La compañía CIC Consulting Informático presenta una nueva línea de capacidades técnicas de su plataforma LUCA BDS centrada en la detección temprana de anomalías en y el forecasting aplicados a series temporales en los sectores de energía, agua y transporte. En su versión 4.0, la plataforma incorpora agentes de Inteligencia Artificial (IA), despliegue de modelos on-premise y un motor de machine learning especializado en series temporales. El próximo 5 de mayo a las 9:15 am se ha organizado un webinar gratuito bajo el título ‘Machine Learning aplicado a la detección temprana de anomalías en series temporales’ para presentar estas novedades.
En la sesión, el equipo de CIC mostrará en directo cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático sobre flujos de datos temporales para anticipar degradaciones, detectar eventos anómalos y mejorar la resiliencia operativa de cualquier infraestructura crítica mediante capacidades de IA, con una sesión final de preguntas y respuestas. Los interesados pueden registrarse al webinar gratuito a través de este enlace.
El webinar está dirigido a Director/a de Operaciones (COO), de Explotación, de Negocio, de Transformación Digital, de Innovación, Responsables de área funcional (energía, agua, servicio, movilidad); responsable de Operación, de explotación de Activos, de Producción, de Servicio, Jefes/as de área operativa, de Planificación, Control de Gestión, de OPEX / CAPEX, Eficiencia Operativa, de Rendimiento y KPIs; responsables de Centros de Control, Distribución, Operación Energética y responsables de Mantenimiento predictivo o de Infraestructuras.
Detección temprana de anomalías
Cualquier entorno digitalizado genera sin pausa grandes volúmenes de datos históricos y operacionales. En el área de la IA, el reto ya no es capturar estos datos, sino aplicar analítica avanzada para interpretarlos a tiempo. Mediante el uso de modelos predictivos y el procesamiento de big data, es posible transformar el flujo de información en conocimiento accionable. Según CIC Consulting Informático, en este escenario, la detección de anomalías mediante modelos de machine learning no supervisado —como Isolation Forest o autoencoders— y el forecasting con modelos de series temporales —como Prophet, ARIMA o redes LSTM— se convierten en herramientas clave para los equipos técnicos y de estrategia.
El webinar titulado ‘Machine Learning aplicado a la detección temprana de anomalías en series temporales’ se celebra el próximo 5 de mayo de 9:15 am a 10:00 am, con Marcos Cobo, Head of AI & Data de CIC Consulting Informático, como ponente. Se explorará cómo las capacidades de Machine Learning de LUCA BDS 4.0 permiten automatizar la detección de patrones complejos, mejorando la resiliencia y la eficiencia operativa.
Durante la sesión se abordarán, desde un enfoque técnico y práctico, los fundamentos de series temporales aplicadas a la analítica de datos: estacionalidad, ruido y outliers; la detección temprana de anomalías con modelos no supervisados (Isolation Forest, autoencoders); modelos de forecasting predictivo e integración con sistemas de alerta temprana; casos de uso reales en entornos de alta densidad de datos; y una demo en vivo sobre la plataforma LUCA BDS 4.0.