Desarrollamos algoritmos espaciales para revelar patrones invisibles de comportamiento humano y su expresión espacial.
A través de la visión por computador y el aprendizaje automático, NOUMENA implementa estrategias para rastrear y monitorear la dinámica espacial, descubriendo asociaciones entre cada componente individual. Nuestro objetivo es producir representaciones geográficas informativas de la ocupación espacial para impulsar estrategias como el consumo de energía de los edificios, la analítica urbana, las prácticas agrícolas o la gestión para la construcción in situ.
La segmentación semántica, es una de las tareas de alto nivel que allana el camino hacia la comprensión completa de la escena. La segmentación de imágenes es una tarea de visión artificial y aprendizaje automático en la que se etiquetan regiones específicas de una imagen de acuerdo con lo que se muestra. Noumena implementa métricas y algoritmos para revelar asociaciones y mapear dinámicas espaciales, para explicar patrones de comportamiento humano y su expresión espacial.
El modelado predictivo, también llamado análisis predictivo, es un proceso matemático que busca predecir eventos o resultados futuros mediante el análisis de patrones que probablemente pronostiquen resultados futuros. Estos enfoques innovadores permiten identificar escenarios futuros de transformaciones espaciales y comportamientos basados en patrones pasados.