La empresa de búsqueda empresarial Sinequa está añadiendo una opción de búsqueda neuronal a su plataforma con el objetivo de dar mayor precisión y relevancia a los clientes.

Sinequa dijo que la nueva función de IA es el primer sistema disponible en el mercado que utiliza cuatro modelos lingüísticos de aprendizaje profundo. En combinación con el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de búsqueda semántica de la plataforma, Sinequa dijo que esto permitirá mejorar la respuesta a las preguntas y la relevancia de las búsquedas.

La plataforma Sinequa Search Cloud está diseñada para ayudar a los empleados a encontrar información relevante y conocimientos de todas las fuentes empresariales en cualquier idioma en el contexto de su trabajo. La empresa tiene clientes en diversos sectores, como la NASA, Pfizer, Siemens, la Comisión Europea y Airbus Group.

La compañía de búsqueda empresarial dijo que sus nuevas capacidades de búsqueda neural mejorarían la relevancia para los clientes. Añadió que la tecnología a menudo es capaz de responder directamente a las preguntas en lenguaje natural gracias a las redes neuronales profundas que son capaces de aprovechar mejor el significado y el contexto.

«La calidad y la amplitud de la recuperación y la búsqueda de información han sido reconocidas desde hace tiempo como los principales impulsores de la productividad, pero la relevancia es clave para permitir una visión empresarial y una toma de decisiones más informada», dijo el presidente y CEO de Sinequa, Alexandre Bilger. «La solución resultante es la IA más potente disponible para la búsqueda en la empresa».

Sinequa dijo que los modelos de búsqueda neuronal han sido utilizados por motores de búsqueda como Google y Bing. Pero los requisitos computacionales los hacen demasiado costosos y lentos para la mayoría de las empresas, sobre todo a escala de producción.

La empresa de búsquedas dijo que optimizó sus modelos y colaboró con los equipos de Microsoft Azure y Nvidia para crear una infraestructura de alto rendimiento y rentable. Sinequa añadió que sus cuatro modelos de aprendizaje profundo están preentrenados, configurados y optimizados para el contenido empresarial.

«Sinequa se está diferenciando a través de su uso del aprendizaje profundo, mediante la aplicación de múltiples modelos de aprendizaje profundo para proporcionar resultados de búsqueda más precisos y relevantes», dijo el fundador de Deep Analysis, Alan Pelz-Sharpe, en un informe reciente.

La función de búsqueda neuronal de Sinequa está actualmente disponible en versión beta para determinados clientes, y está previsto que esté disponible de forma general a finales de este año.

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