Jumptuit ha annunciato i recenti progressi nella sua tecnologia di intelligenza artificiale avanzata, chiamata “Anticipatory Intelligence di Genesis J2T”. Questa tecnologia è progettata per prevedere e visualizzare eventi geopolitici, ambientali e di salute pubblica utilizzando dati e immagini.
Genesis J2T estende notevolmente la sua capacità di monitorare fenomeni atmosferici, terrestri e oceanici, oltre ad attività umane e sistemi artificiali. La tecnologia raccoglie dati da una vasta gamma di sensori globali e fonti iperlocalizzate, offrendo informazioni aggiornate e non filtrate.
La piattaforma migliora la capacità di estrarre segnali affidabili da diverse fonti e anticipa eventi probabili, riducendo il rischio e i costi associati. Questo sistema consente una visione più chiara e dettagliata dei fenomeni globali e delle condizioni settoriali per qualsiasi geolocalizzazione.
Genesis J2T sincronizza milioni di punti di dati in tempo reale attraverso la sua Global Sensory Intelligence (GSI) e le Global Data Nets (GDN). Questo permette di recuperare dati iperlocalizzati e valutare i rischi di eventi geopolitici, ambientali e di salute pubblica.
A differenza dell’IA tradizionale, che si basa su modelli di linguaggio e reti neurali ispirate all’intelligenza umana, Genesis J2T supera le capacità sensoriali umane e fornisce un sistema globale di monitoraggio. Questo approccio elimina le interferenze algoritmiche e garantisce trasparenza nella raccolta e modellazione dei dati.
Principi dell’Intelligenza Anticipatoria di Genesis J2T
- Osservazione Ambientale: Sincronizzazione globale dei dati in tempo reale dai sensori, ampliando le capacità sensoriali umane.
- Osservazione del Comportamento Umano: Rilevamento di segnali affidabili da fonti di dati iperlocalizzate, con un focus sulla protezione dei dati e sull’osservazione neutrale.
- Previsione degli Eventi: Utilizzo di dati in tempo reale piuttosto che storici per prevedere eventi probabili, evitando modelli storici obsoleti.
Genesis J2T dimostra che catturando dati panottici in tempo reale, è possibile prevedere eventi probabili con maggiore affidabilità, riducendo la dipendenza da modelli storici e teorie precedenti.