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Unisys lança Machine-Learning-as-a-Service

A Unisys Corporation (NYSE: UIS) anuncia o lançamento da oferta Machine-Learning-as-a-Service, um novo conjunto de serviços que permite às organizações antever mudanças em condições de negócios futuras e, rapidamente, avaliar ações em resposta a estas mudanças.

Disponível como parte da Unisys Analytics Platform, o novo serviço combina uma biblioteca de algoritmos de machine learning com um conjunto de metodologias e processos testados que além de analisar, extraem detalhes e percepções importantes dos dados dos clientes para gerar relatórios prescritivos – análise de dados que preveem negócios e condições operacionais futuras, com a recomendação de ações para facilitar o apoio na tomada de decisões.

“A oferta de Machine-Learning-as-a-Service da Unisys não apenas facilita a análise preditiva, ele auxilia as organizações a transformar e otimizar seus processos de negócio. Com uma combinação única de uma qualificada equipe de cientistas de dados e o conhecimento em setores específicos, a Unisys oferece uma visão única sobre os negócios de seus clientes e sobre como data analytics pode transformá-los e levá-los a novos patamares de sucesso”, afirma Dr. Rod Fontecilla, Vice-Presidente e Líder Global de Data Analytics da Unisys. “Com a solução de Machine-Learning-as-a-Service, podemos disponibilizar aos nossos clientes uma plataforma escalável executada na nuvem ou localmente para garantir visibilidade e eficácia aos negócios.”

Inovação

Machine learning é um tipo de inteligência artificial que permite aos computadores otimizar e melhorar suas ações constantemente sem intervenção humana. Utilizando algoritmos que extraem lições dos dados, os sistemas de aprendizagem de máquina identificam padrões e revelam percepções que não estão explícitas nem programadas. Essa capacidade de aplicar cálculos complexos de maneira dinâmica e repetidamente, em grandes volumes de dados, permite que as organizações avaliem as condições atuais e antecipem circunstâncias futuras, para que desta forma possam se posicionar de maneira estratégica.

A oferta de Machine-Learning-as-a-Service da Unisys impulsiona os princípios do desenvolvimento ágil para ajudar os clientes a compreender e trabalhar com seus dados. A iniciativa tem início com uma fase de prova de conceito, na qual os cientistas de dados da Unisys trabalham em conjunto com os profissionais especializados dos clientes para identificar os dados disponíveis e traçar uma compreensão geral das necessidades e objetivos de negócios. A partir dessa colaboração, a Unisys implementa algoritmos de Machine Learning para analisar os dados do cliente e, então, desenvolver modelos avançados de data analytics para a antecipação de resultados.

Após a prova de conceito, Unisys e cliente seguem para a fase de produção e dão continuidade ao processo de desenvolvimento ágil para expandir e formalizar a estrutura analítica, ao mesmo tempo em que aproveitam conjuntos de dados adicionais e modelos preditivos para continuar a monitorar e refinar a exatidão e a integridade dos modelos e seus resultados.

“Esse processo dinâmico e interativo ajuda os clientes a usarem os primeiros insights para levantar novas questões e, com isso, fazer previsões a partir de seus dados com pouco investimento”, explica Fontecilla. “Isso assegura uma maneira rápida e confiável para que os clientes testem a solução antes de promoverem investimentos significativos”, completa.

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Unisys apresenta novo Vice-Presidente para o Setor Público na América Latina

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A Unisys Corporation(NYSE: UIS) anuncia a nomeação de Alejandro González Estrada como Vice-Presidente para o Setor Público na América Latina de Enterprise Solutions.

Alejandro fica baseado na Cidade do México e sob sua responsabilidade está a liderança da estratégia de crescimento para o setor de governo em toda a região. Além disso, na função de líder do país, Alejandro será responsável por conduzir as operações e dar suporte aos clientes existentes no México e apoiar a geração de novos negócios.

“Chego à Unisys em um momento muito importante, onde estamos renovando a nossa marca e fazendo investimentos em novos serviços e soluções em diferentes verticais de negócios, em busca de um crescimento sustentável na região. Para o setor público existe um grande desafio de transformação digital em vários países e estou certo de que vamos contribuir para que as entidades públicas possam cada vez mais mover-se em direção ao conceito de governo digital, para fornecer serviços mais eficientes aos cidadãos”, afirma González.

Alejandro tem mais de 20 anos de experiência na indústria de tecnologia, atuando em posições de destaque em empresas como IBM, Microsoft, Lenovo e SAP. Sua experiência de trabalho mais recente foi como Partner na empresa HOLIS – Soluções de TIC. O executivo é graduado em Administração de Empresas pela Universidade de Tecnologia do México (UNITEC) e tem especialização em Finanças pela mesma universidade.

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Pesquisa da Unisys aponta que as tecnologias vestíveis revolucionarão a biometria

Nova pesquisa da Unisys Corporation(NYSE: UIS) revela que a área de aplicação da lei deve conduzir a inserção da biometria à tecnologia vestível. Entretanto, a questão da privacidade e segurança dos dados biométricos armazenados na nuvem precisa ser abordada, conforme seja amplamente adotada.

A pesquisa com 54 profissionais especialistas em biometria foi conduzida pela Unisys durante a Conferência do Instituto de Biometria na região Ásia-Pacífico(Biometrics Institute Asia Pacific Conference), realizada em Sidney, em maio de 2016.

As tecnologias vestíveis são dispositivos que podem ser utilizados junto ao corpo e que normalmente possuem a funcionalidade de promover a comunicação, o que possibilita a troca de dados entre uma rede e o dispositivo. Biometria refere-se a uma variedade de tecnologias nas quais os atributos exclusivos das pessoas são utilizados com o objetivo de identificar e autenticar, tais como impressão digital, da íris, mão, rosto, voz ou movimento.

“Embora a biometria tenha se tornado mais barata, mais precisa e mais fácil de usar, a falta de uma mudança revolucionária na tecnologia de captura restringiu os tipos de aplicações que utilizam a biometria e os tipos de biometria utilizados nessas aplicações. No entanto, o surgimento das tecnologias vestíveis tem o potencial de mudar completamente a utilização da biometria”, afirma John Kendall, Diretor do Programa de Fronteiras e Segurança Nacional da Unisys.

A maioria dos profissionais da área de biometria entrevistados (63%) disse que possibilitar que os agentes que aplicam a lei em âmbito público e privado identifiquem suspeitos ou conhecidos, que sejam terroristas e criminosos é a oportunidade mais apropriada para incorporar a biometria à tecnologia vestível. Poucos indicaram a finalidade para que consumidores possam fazer uso de relógios inteligentes, por exemplo, para autenticar pagamentos (19%) ou a utilização da biometria para controlar o acesso de dados capturados por dispositivos vestíveis (14%).

“Câmeras utilizadas junto ao corpo, que ficam presas nos uniformes como se fossem crachás, já estão sendo utilizadas em todo o mundo por autoridades de segurança pública para identificar pessoas, ao comparar com uma lista de suspeitos e depois, por meio de um smartphone ou um fone de ouvido Bluetooth discreto, notificam a pessoa que está utilizando esta câmera junto ao corpo”, indicou Kendall.

Os entrevistados disseram que o reconhecimento facial é a modalidade biométrica mais apropriada para a tecnologia vestível, seguido pela identificação de voz. Além disso, pulseiras (52%), relógios (19%) e broches (15%) foram indicados como os formatos de dispositivos vestíveis mais apropriados para utilização da biometria.

“A autenticação da impressão digital já é aceita em smartphones e poderá ser aplicada a relógios ou pulseiras por meio de sensores de impressão digital. De modo similar, como muitos dispositivos vestíveis já incorporam câmeras, o reconhecimento facial é uma opção lógica para os óculos inteligentes e as câmeras utilizadas junto ao corpo”, completou Kendall.

Questões sobre privacidade no acesso às informações biométricas armazenadas na nuvem foram citadas como sendo o obstáculo mais significativo para a incorporação da biometria à tecnologia vestível (79%). De uma forma geral, tecnologia, formato e custo não foram considerados como obstáculos.

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