Globusbot

Dominamos um conjunto de tecnologias essenciais para o desenvolvimento de soluções robustas e inovadoras em inteligência artificial e tecnologia geoespacial. Nossas principais linguagens de programação incluem Python, com suas bibliotecas poderosas como TensorFlow e PyTorch para construção e treinamento de modelos de redes neurais, além de GDAL e Rasterio para processamento de imagens geoespaciais. Utilizamos frameworks como Keras e Fast.ai para agilizar o desenvolvimento de modelos de deep learning, e exploramos arquiteturas de redes neurais como CNNs (Convolutional Neural Networks) para análise de imagens, RNNs (Recurrent Neural Networks) para processamento de sequências temporais, e Transformers para lidar com dados geoespaciais complexos.  A expertise em OpenCV garante o processamento eficiente de imagens, enquanto o Google Earth Engine permite acesso e análise de grandes conjuntos de dados geoespaciais, incluindo imagens de satélite de alta resolução. Nosso conhecimento abrange ainda modelos pré-treinados como ResNet, Inception e U-Net, que são otimizados para tarefas específicas de visão computacional e análise de imagens de satélite. Essa combinação de tecnologias nos permite extrair informações precisas e relevantes de imagens de satélite, impulsionando a automação de serviços e a tomada de decisões estratégicas em diversas áreas.