Nuestro conocimiento combinado en electrónica aplicada e inteligencia artificial nos permite una aproximación particularmente eficiente al aprendizaje automático con soft computing y deep learning para solucionar problemas con información incompleta e inexacta. Aplicando el aprendizaje maquina (machine learning) y el trabajo con datos masivos (big data) para valorizar grandes volúmenes de información para facilitar su explotación como información estructurada. Desarrollando algoritmos propios y adaptados a cada propósito, incluyendo sistemas de predicción de mantenimiento de máquinas críticas, detección de patrones y sistemas de aprendizaje profundo.
Además, podemos incorporar además tecnologías de contabilidad distribuida (Distributed ledger technology – DLT) y blockchain. Desarrollando sistemas de apoyo a la decisión basados en los datos de las diferentes capas de IoT, desde edge, fog a cloud, e incorporando la ciberseguridad en IoT. De manera complementaria, podemos utilizar algoritmos híbridos que combinan sistemas expertos y razonamiento basado en casos (CBR). Incorporar computación cuántica a desarrollos de inteligencia artificial, o nuevas aproximaciones GreenAI para la reducción del consumo energético en el procesamiento de algoritmos.