Es un marco teórico que adapta los principios psicológicos de la percepción humana (como la proximidad, similitud y cierre) para entrenar redes neuronales. Nuestros algoritmos aprenden a agrupar píxeles y datos geoespaciales dispersos en estructuras coherentes, imitando cómo el cerebro humano ensambla información visual fragmentada.

Nuestros manuales detallan algoritmos que dividen imágenes masivas en módulos o teselas independientes. Cada módulo se procesa en paralelo utilizando técnicas de análisis de datos masivos, reduciendo el tiempo de renderizado en un orden de magnitud. Luego, un ensamblador automático reconstruye la imagen final sin pérdida de coherencia.

Procesamos datos LiDAR, imágenes satelitales multiespectrales, mapas de elevación y secuencias de fotogrametría. Nuestros sistemas son capaces de alinear, fusionar y reconstruir estos volúmenes de datos heterogéneos en un modelo digital coherente, identificando patrones y completando vacíos de información automáticamente.

Sí. Nuestra investigación se centra en imágenes con alto grado de fragmentación, ruido o provenientes de múltiples fuentes. Esto incluye reconstrucción arqueológica, análisis de tejidos biológicos a nivel microscópico y la integración de vistas aéreas y terrestres para crear modelos 3D urbanos completos.