La tecnología LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) en todas sus variantes (e.g. LiDAR móvil, terrestre, no tripulado, aéreo…) constituye el principal sistema de toma de datos en forma de nubes de puntos. Este tipo de datos constituye un desafío computacional debido a su naturaleza masiva y desestructurada.
Nuestra empresa se especializa el procesamiento integral de dichos datasets, con el objetivo de extraer la mayor cantidad de información útil mediante la combinación de algoritmos tradicionales y modelos de inteligencia artificial, ambos combinados con técnicas de computación de altas prestaciones para llevar al mercado soluciones competitivas que permitan automatizar flujos de trabajo que involucren nubes de puntos.
El framework VirtuaLearn3D (VL3D) para el procesamiento de nubes de puntos basado en métodos de inteligencia artificial ha sido desarrollado por nuestro CTO como parte de su tesis doctoral en la Universidad de Santiago y su trabajo como investigador en el grupo 3DGeo de Universität Heidelberg. Dicho software constituye uno de nuestros pilares tecnológicos fundamentales, al permitirnos elaborar en poco tiempo soluciones eficientes y específicas, es decir, adaptadas a cada caso de uso.
En Catallactical contamos con un equipo especializado en métodos avanzados de computación. Esto nos permite ofrecer nuestros servicios en una variedad de sabores, desde entregar nubes procesadas en nuestra propia infraestructura, hasta desplegar sistemas inteligentes en la nube para el procesamiento automático de nubes de puntos, pasando por el uso de supercomputadores para procesar datasets masivos en poco tiempo o bien resolver tareas más complicadas de lo habitual.
La computación en la nube es uno de los paradigmas que más peso ha ganado en los últimos años. Su éxito se explica porque combina sistemas de pago por uso con una gran facilidad para la escalabilidad en caso de aumento de la demanda. Así, desplegar sistemas inteligentes en la nube constituye una alternativa competitiva que permite mantener el coste controlado. Por ello, desde Catallactical ofrecemos a nuestros clientes la posibilidad de desplegar sistemas inteligentes para el procesamiento automático de nubes de puntos como servicios en la nube.
En ocasiones, el procesamiento de nubes de puntos requiere soluciones de alta demanda computacional, como puede ser el caso de modelos basados en aprendizaje profundo. Estos casos de uso son habitualmente necesarios en trabajos de gran interés científico o proyectos industriales altamente innovadores. En Catallactical somos expertos en el uso de supercomputación para explotar los modelos más exigentes disponibles en el estado de la cuestión, como las redes neuronales basadas en autoencoders jerárquicos para la clasificación automática punto-a-punto.
Como parte de nuestra estrategia de innovación participamos activamente en proyectos de investigación en los cuales hacemos uso extensivo de supercomputadores como puede ser el caso del FinisTerrae-III del Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA). Más concretamente, utilizamos este supercomputador en proyectos como PrehistorIA, para la detección automática de túmulos prehistóricos a partir de datos LiDAR en colaboración con la Universidad de Santiago de Compostela. También estamos utilizando estos recursos para investigar, junto al Grupo de Arquitectura de Computadores, el procesamiento masivo end-to-end a gran escala geográfica mediante redes neuronales a partir de los datos LiDAR de la segunda edición del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-II).