La tecnología de Fujitsu basada en IA automatiza dinámicamente el complejo procesamiento de conocimiento

FUJITSU

   MADRID, 15 Oct. (Portaltic/EP) -

   Fujitsu Laboratories of Europe ha desarrollado una tecnología basada en inteligencia artificial (IA) que aplica la carga dinámica de datos (DDL) para automatizar el complejo procesamiento de conocimiento con el objetivo de superar los desafíos tradicionales de la reconciliación de conjuntos de datos.

   La tecnología de Fujitsu utiliza la IA y una arquitectura basada en microservicios para crear una plataforma "totalmente escalable e inteligente" que carga datos dinámicamente durante el proceso de ejecución, como explica la compañía en un comunicado. Esto "simplifica significativamente" el proceso de reconciliación e integración de datos.

   La principal innovación de esta tecnología radica en los métodos de reconocimiento de tipo de entidad y de dominio que utilizan la base de conocimiento del sistema para recomendar a los mejores candidatos. El reconocimiento de dominio, como indican desde la compañía, proporciona un buen contexto para el usuario y para el propio sistema que facilita el proceso de reconciliación.

   Otra innovación consiste en ofrecer el uso de IA para automatizar tareas, con el aprendizaje que hace el sistema de las decisiones y comentarios de los usuarios, lo que resulta una experiencia progresivamente más personalizada, junto con un alto nivel de automatización para tareas simples y repetitivas.

   La tecnología se basa en la técnica de reconciliación de Fujitsu y en la orquestación de microservicios, que transforma la práctica de reconciliación de datos de gran volumen para cualquier aplicación. El enfoque basado en la IA "abre nuevos caminos en términos del análisis escalable, preciso e inteligente de grandes volúmenes de datos", ha apuntado el CEO de Fujitsu Laboratories of Europe, el Dr. Adel Rouz.

   El nuevo enfoque de Fujitsu aplica una metodología para la vinculación de registros, que utiliza la base de conocimiento del sistema para un mejor reconocimiento del tipo de entidad y del dominio. Por ejemplo, usa tipos de vinculación como empresa y empresa, o empresa y persona.

   En la mayoría de los casos, el conjunto de datos entrante carece de descripciones de propiedad de los datos o cualquier referencia a vocabularios / ontologías estándar. Por lo tanto, la persona a cargo de la integración de datos tiene que adivinar la metainformación relevante (como el significado de los nombres de propiedad) o preguntar al proveedor de datos. Con la tecnología de Fujitsu, el conjunto de datos se contextualiza, con una pequeña aportación del usuario.

   Además, la capacidad del sistema para aprender de las acciones del usuario es una característica "importante", como destaca la compañía. En la tecnología de reconciliación de Fujitsu, aprender de las decisiones de los usuarios y de sus opiniones da como resultado una experiencia más personalizada y un alto nivel de automatización para tareas simples y repetitivas.

   El flujo de trabajo se divide en cuatro módulos principales: Reconciliación de Propiedad de Datos, Reconciliación de Dominio y Tipo de Entidad, Desambiguación de Entidades y Almacenamiento en la Base de Conocimiento.

   Durante el período de pruebas de un mes, los tiempos de reconciliación y de carga de datos se "redujeron significativamente", de la duración anterior de un mes a la actual de una semana. La compañía ha destacado que el proceso de reconciliación de un conjunto de datos financieros, produce un grafo de conocimiento ('knowledge graph') que se puede utilizar para futuras tareas de reconciliación.

   Fujitsu Laboratories of Europe es un Centro de Excelencia para la investigación avanzada de Fujitsu en aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning), como parte de los servicios y soluciones digitales que se desarrollan bajo el enfoque de AI centrado en la estrategia de Human Centric de Fujitsu: Zinrai.