Algoritmos ML Personalizados y Modelos de Navegación Basados en Física
Mejorando la Navegación Impulsada por IA con Fusión de Sensores e Inteligencia de Series Temporales
Resumen del Caso de Estudio
Cliente: NeoMatrix
Sitio web: neomatrix.com.au
Industria: Sistemas de Posicionamiento y Seguimiento
Métricas de Impacto:
- 20% aumento en precisión de seguimiento con nuevos datos de sensores
- Integración exitosa de nuevos tipos de sensores en el stack de navegación
- Puntos clave de ruta y características se detectan correctamente 90% del tiempo
Desafío
NeoMatrix está desarrollando sistemas de seguimiento de bajo consumo y mejorados con IA que funcionan donde la navegación satelital tradicional falla—como dentro de túneles, contenedores de envío o ambientes remotos. El desafío era extender su tecnología propietaria de seguimiento integrando nuevos tipos de sensores y mejorando la interpretación de señales en condiciones ruidosas del mundo real.
Mi Enfoque
Desarrollé algoritmos personalizados para alinear e interpretar mejor datos de series temporales dispares de múltiples sensores. Diseñé modelos matemáticos y físicos para simular comportamiento de sensores bajo condiciones ambientales variadas y construí pipelines para correlacionar datos multi-modales, mejorando la robustez del sistema. También implementé modelos de machine learning (ML) ligeros para pronósticos y reconocimiento de patrones, habilitando seguimiento predictivo incluso con señales intermitentes.
Resultados
El sistema de seguimiento actualizado demostró precisión y confiabilidad mejoradas en ambientes sin GPS al incorporar las nuevas entradas de sensores. Se preservó la eficiencia energética mientras se habilitaba inferencia en tiempo real y despliegue de dispositivos a largo plazo con mantenimiento mínimo.
Experiencia Técnica
Este proyecto aprovechó análisis de series temporales, procesamiento de señales y fusión de sensores. Las técnicas clave incluyeron Dynamic Time Warping, filtrado de Kalman y fusión Madgwick implementados en python. En el lado de machine learning, se construyeron y entrenaron redes neuronales convolucionales personalizadas usando PyTorch.
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