Emplean la IA para desarrollar una herramienta para la monitorización de datos

La tecnológica española Pandora FMS ha creado este sistema con la Universidad Carlos III de Madrid. El objetivo ha sido el desarrollo de una herramienta capaz de monitorizar grandes cantidades de datos y de adaptarse automáticamente a cada entorno de gestión.

Publicado el 27 Mar 2023

Emplean la IA para desarrollar una herramienta para la monitorización de datos

Un grupo de investigadores españoles han desarrollado la nueva tecnología MADE, conocida así por sus siglas en inglés de Motor de Detección de Anomalías de Monitorización. La herramienta, impulsada por la tecnológica española Pandora FMS con el asesoramiento de especialistas en Inteligencia Artificial de la Universidad Carlos III de Madrid, utiliza esta tecnología puntera para mejorar la gestión de datos de las grandes compañías y poder alertar en caso de que haya algún comportamiento inusual.

La IA, además, permite que el propio sistema se vaya autoadaptando al escenario en función del histórico de datos. De esta manera, la tecnología de monitorización va un paso más allá dando la capacidad suficiente a Pandora FMS para que mejore de forma automática la detección de problemas. El anuncio se hizo público en el transcurso de la feria ASLAN llevada a cabo la semana pasada en Madrid.

Los sistemas de monitorización son muy habituales en las diferentes compañías y Administraciones Públicas. Su función no es otra que recabar los datos en tiempo real y permitir una gestión más eficiente mediante su organización y tratamiento. La clave con el uso de la Inteligencia Artificial es que, pese a la constante obtención de datos, ya no supone ningún problema adaptar las reglas del sistema dado que se hace de manera autónoma.

La novedosa tecnología de MADE es sencilla en su aplicación, según indican sus desarrolladores. Gracias a la incorporación de la Inteligencia Artificial, el sistema tiene en cuenta las variaciones relacionadas con la estacionalidad de los datos, permitiendo así realizar predicciones que faciliten la toma de decisiones. Además, este modelo aúna tanto la precisión de la configuración manual como el potencial de la detección automática mediante algoritmos.

¿Qué te ha parecido este artículo?

Tu opinión es importante para nosotros.

D
Redacción Data Center Market

Artículos relacionados

Artículo 1 de 5