Agencia Valenciana de la Innovación (INNODOCTO) ayuda INNTA3/2022/16
Kimera Technologies S.L. ha recibido financiación del programa Promoción del Talento (L3. Doctorandos empresariales, Innodocto) de la Agencia Valenciana de Innovación (AVI) para realizar el proyecto titulado “Algoritmos ANN para búsquedas eficientes de contenido multimedia en grandes bases de datos” bajo el expediente INNTA3/2022/16. Esta actuación es susceptible de ser cofinanciada por la Unión Europea a través del FEDER.
Los objetivos del proyecto son:
- Estudio del estado del arte de los algoritmos ANN.
- Diseño, implementación y mejora continuada de una versión propia de un algoritmo ANN en los servicios de la empresa.
- Investigación a nivel teórico-práctico de estos algoritmos, con su consiguiente difusión en la comunidad científica.
A su vez, los resultados son los siguientes:
- Cumplimiento de objetivos: El proyecto ha alcanzado la mayoría de los objetivos establecidos. Se han desarrollado mejoras basadas en modelos variacionales para el algoritmo HNSW, que han demostrado un aumento en eficiencia y precisión en las implementaciones parciales.
- Integración pendiente: Aún queda por integrar algunas variantes del algoritmo HNSW, lo cual se espera finalizar en un proyecto adicional (Innodocto), para completar plenamente las mejoras previstas.
- Transferencia de conocimiento: La colaboración entre el doctorando y la empresa ha sido exitosa, estableciendo una base sólida para futuras implementaciones que beneficiarán los productos y servicios de la empresa.
Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (INNOVA-CV) ayuda IMINOD/2022/193
El proyecto «Desarrollo de algoritmos de computer vision y análisis de datos para la detección de contenidos ilegales y personalización de contenidos online» ha sido subvencionado por el IVACE y la Union Europea.
Agencia Valenciana de la Innovación (INNODOCTO) ayuda INNTA3/2023/17
Kimera Technologies S.L. ha recibido financiación del programa Promoción del Talento (L3. Doctorandos empresariales, Innodocto) de la Agencia Valenciana de Innovación (AVI) para llevar a cabo el proyecto titulado “Nuevas arquitecturas de computación en la nube para tareas de visión artificial basadas en aprendizaje profundo”, bajo el expediente INNTA3/2023/17. Esta actuación es susceptible de ser cofinanciada por la Unión Europea a través del FEDER.
Objetivos del proyecto:
- Investigar nuevas soluciones de Cloud Computing aplicadas a visión artificial, optimizando la infraestructura para modelos de aprendizaje profundo.
- Diseñar e implementar algoritmos de distribución de carga en servidores en la nube para mejorar la escalabilidad y eficiencia.
- Desarrollar nuevas estructuras de bases de datos relacionales, optimizadas para indexar y buscar contenido multimedia utilizando modelos de IA.
- Aplicar y validar los avances en casos prácticos reales, favoreciendo su transferencia a la industria.
Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (INNOVA-CV) ayuda IMINOD/2023/157
El proyecto «Deep Learning en el sector de la moda» ha sido subvencionado por el IVACE y la Unión Europea.
Kimera Technologies S.L. ha sido subvencionada por el CDTI mediante su Programa NEOTEC en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y del Subprograma Estatal Crecimiento Innovador en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023. El proyecto cofinanciado se titula “Software de Computer Vision para la gestión de archivos multimedia” con expediente número SNEO-20231422.
Objetivos del Proyecto
- Crear un sistema avanzado de búsqueda y recomendación basado en IA.
- Desarrollar y optimizar algoritmos de Approximate Nearest Neighbors (ANN) para mejorar la eficiencia en la indexación y recuperación de información en BBDD masivas.
- Diseñar una arquitectura cloud escalable, optimizada para manejar grandes volúmenes de datos con alta disponibilidad y baja latencia.
Resultados del Proyecto
- Se han alcanzado los hitos principales, logrando una mejora significativa en la precisión, velocidad y escalabilidad del motor de búsqueda.
- Se han logrado implementar modelos avanzados Approximate Nearest Neighbors (ANN), reduciendo tiempos de respuesta en entornos reales.
- Se ha desarrollado de un sistema escalable basado en computación distribuida, garantizando eficiencia en el procesamiento de datos.
Este proyecto ha permitido a Kimera Technologies consolidarse como un referente en la aplicación de IA para la optimización de la experiencia de compra en plataformas eCommerce, diferenciándose tecnológicamente de sus competidores y potenciando su capacidad de crecimiento.
