Inteligência que aprende, cresce, transforma.

Três motores.
Uma plataforma.

Cada produto SYNAPSE é construído sobre pesquisa proprietária e otimizado para escala enterprise.

Vision

SYNAPSE Vision

Reconhecimento e análise de imagens com precisão de nível médico. Detecção de objetos em tempo real, segmentação semântica e classificação multiclasse.

99.7%

mAP@0.5

4ms

Latência

12B

Parâmetros

Language

SYNAPSE Language

Processamento de linguagem natural com compreensão contextual profunda. Geração, classificação, extração e análise semântica em 47 idiomas.

94.3

MMLU Score

70B

Parâmetros

47

Idiomas

Predict

SYNAPSE Predict

Modelos preditivos para forecasting, detecção de anomalias e otimização de processos. Pipeline end-to-end de dados brutos a decisão.

0.03%

Taxa Erro

500Hz

Inferência

∞

Escala

Veja a IA em ação.

Explore demonstrações ao vivo de cada capacidade. Interaja diretamente com os modelos.

Visão Computacional NLP & Sentimento Análise Preditiva

— Detecção de Objetos em Tempo Real

SERVER_RACK · 0.98

PERSON_GROUP · 0.97

STREAM
AGUARDANDO

Processando: 62 fps | Latência: 3.8ms

— Métricas do Modelo

inference.json

// Resultados da última inferência
{
  "model": "syn-vision-v4.2",
  "detections": [
    {
      "class": "SERVER_RACK",
      "confidence": 0.987,
      "bbox": [124, 89, 334, 287]
    }
  ],
  "latency_ms": 3.84,
  "throughput": "62fps"
}

— Digite um texto para análise:

Entrada

Modelo: syn-language-v4.2 | Idioma: PT-BR

— Análise em Tempo Real:

Sentimento —

Confiança

0%

Emoção —

Intenção —

Tokens 0

— Score de Propensão por Segmento (Próximas 30 dias)

Conversão

0.87

Churn

0.12

LTV 12m

0.74

Upsell

0.63

Fraude

0.03

Modelo: syn-predict-v3.1 Última inferência: 1.2s atrás Features: 247

Pesquisa que define
o estado da arte.

Nossas publicações são referenciadas pelos principais laboratórios de IA do mundo.

2025 ★ 1.847 citações

SynapseFormer: Attention-Efficient Transformers for Real-Time Industrial Vision at Scale

Propomos uma arquitetura transformer modificada que reduz a complexidade de atenção de O(n²) para O(n log n) sem perda mensurável de precisão em benchmarks industriais. Avaliado em 12 conjuntos de dados de manufatura com resultados state-of-the-art em 10 deles.

2024 ★ 2.341 citações

Sparse Cross-Modal Alignment for Brazilian Portuguese NLP: A Foundation Model Approach

Treinamos o primeiro modelo fundacional bilíngue PT-BR/EN com alinhamento cross-modal entre texto e estruturas semânticas. O modelo supera GPT-4 em 8 dos 12 benchmarks de NLP para português.

2024 ★ 983 citações

TemporalNet: Causal Inference Meets Time-Series Prediction for Anomaly Detection in Critical Infrastructure

Combinamos inferência causal com redes LSTM modificadas para detectar anomalias em séries temporais industriais com 3,7x menos falsos positivos que baselines competitivos.

2023 ICLR Best Paper

Adaptive Knowledge Distillation for Edge Deployment of Foundation Models Without Accuracy Degradation

Nossa técnica de destilação adaptativa reduz modelos de 70B para 3B parâmetros mantendo 97% da performance em tarefas downstream. Permite deploy em hardware de borda com restrições severas de memória.

// Lab Stats 2024–2025

47

Papers publicados

8.2K

Citações totais

12

Prêmios internacionais

89

Pesquisadores

Números que falam
por si mesmos.

Comparamos nossos modelos contra os principais competidores em benchmarks padronizados da indústria.

Identidade Visual

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