1. Inteligencia Artificial

1.1 Definiciones

Simulación: Es un acto que consiste en imitar o fingir que se está realizando un proceso cuando en realidad no se esta llevando a cabo. 

Redes neuronales: (También denominado sistema conexionista) es un modelo computacional inspirado libremente por el comportamiento observado de su contraparte biológica. Consiste en un grupo de unidades llamadas neuronas artificiales, que están conectadas entre sí para transmitir señales. La información de entrada pasa a través de la red neuronal (donde se realizan varias operaciones) para producir el valor de salida.

Machine learning: Aprendizaje automático: se trata de una disciplina científica en el campo de la inteligencia artificial, que crea un sistema de aprendizaje automático. Aprender en este contexto significa identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina de aprendizaje real es un algoritmo que puede examinar datos y predecir comportamientos futuros. También en este caso, automático significa que estos sistemas mejorarán automáticamente con el tiempo sin intervención manual.

Start up: Empresas emergentes que tienen una fuerte relación laboral con la tecnología. Esta estructura suele operar con costos mínimos, pero obtiene ganancias que crecen exponencialmente, mantiene una comunicación continua y abierta con los clientes, y se orienta a la masificación de las ventas. 

Algoritmo: Se puede definir como la secuencia de instrucciones que representan un modelo de solución para un determinado tipo de problemas; también se define como el conjunto de instrucciones que realizadas en un orden conducen a la solución de un problema.

Patrones: Se define como aquella serie de variables incesantes, reconocibles en un conjunto mayor de datos.

 

1.2 Campos de aplicación

La Inteligencia artificial empezó a usarse ampliamente como elemento de sistemas mayores simulando la inteligencia humana mediante el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección en un holgado número de campos, ésta tiene como objeto de estudio la investigación de la vida como la conocemos y además de cómo podría ser. Lograr que una máquina tenga una inteligencia de tipo general similar a la humana, es uno de los objetivos más ambiciosos que se ha planteado la ciencia. 

A continuación, se mencionará 5 campos de aplicación más notables:

HOSPITALES Y MEDICINA: 

La inteligencia artificial ha demostrado el potencial para realizar diagnósticos de radiología, dermatología, producción de modelos pronósticos, en la realización de operaciones quirúrgicas y cuidados intensivos con mayor precisión que los médicos, facilitando su labor. También se destacan las redes neuronales artificiales que son usadas como sistema de apoyo para determinaciones clínicas y farmacéutica a la hora de elaborar medicamentos. Muchos expertos señalan desde hace años que la IA va a revolucionar el cuidado de la Salud.

Li considera que “los médicos no serán reemplazados por la IA en el futuro cercano. Serán de gran ayuda a la toma de decisiones, a hacer que el proceso sea más eficiente,  pero no pueden relacionarse con sus pacientes como lo haría un humano."

Recuperado de: https://bit.ly/3czUeSA

SECTOR FINANCIERO

Hoy en día la inteligencia artificial aplicada en el campo ha jugado un papel muy importante y en el futuro ocupará una posición dominante, las instituciones financieras (bancos) dan uso a la I.A. para organizar operaciones, invertir y administrar usando redes neuronales artificiales, En el año 20021 los robots vencen a los humanos en una competición simulada de comercio financiero debido a que generan mínimos márgenes de erros con la utilización de la inteligencia artificial y algoritmos matemáticos para optimizar procesos con un menor costo, protección de cuentas de clientes y fraude. Esta tendencia seguirá creciendo a medida que los bancos inviertan más en el desarrollo de esta tecnología. Por tanto podemos estar seguros de que la I.A. está viviendo un verdadero "momento económico" pero aún estamos en la adolescencia de esta tecnología.

Recuperado de: https://bit.ly/3cxJpR9

INDUSTRIA

Este campo abarca a la industria minera, petrolera, producción, alimentaria, farmacéutica, mecánica, automotriz, comunicación, construcción, textil, entre otras.¿Cómo aporta la I.A en los diferentes sectores de la industria? Se centra en el uso de la producción de robots en el mundo, estos han demostrado eficacia en los trabajos que consisten en repeticiones y que requieren de mucha atención, por esto a menudo se designan a los robots puestos de trabajo que se consideran peligrosos para ser manejados para los seres humanos ayudando a generar un mayor rendimiento y crecimiento exponencial de producción.

 Un sistema capaz de tomar decisiones y adelantarse a posibles eventos que se adoptaban mediante monitorizaciones y correcciones manuales como el mantenimiento que se brinda a las máquinas, este  componente predictivo tiene como objetivo dar una visión del estado futuro a corto plazo del equipo,  así establecer su condición y realizar el mantenimiento solo cuando sea necesario. Para ello se utilizan algoritmos del área de Inteligencia Artificial, dentro del denominado Aprendizaje Automático (Machine Learning) y técnicas avanzadas de análisis de datos, que incluyen análisis de series temporales para ver la evolución de los componentes de las máquinas.

Recuperado de: https://bit.ly/3rcNqys

TRANSPORTE

El desarrollo de la inteligencia artificial en el transporte predice que vehículo del futuro será automatizado.

 Estas tecnologías prometen un viaje más seguro y respetuoso con el medio ambiente tanto en el sector privado y público, entre los beneficios de esto se prevé:

Reducción de los accidentes en carretera, realizando un tratamiento de los datos de los vehículos permitirá aprender cuáles son las distintas causas de los accidentes de tráfico: averías, fatiga, condiciones meteorológicas y la distracción, así mismo brindará un mantenimiento predictivo mediante los  algoritmos que se encargarán de detectar los errores, soluciones de gestión de tráfico, otro aspecto y el más importante es que avanzará de la mano con el planeta, al no presentar emisiones de gases mejorando la experiencia de los usuarios.

Recuperado de: https://bit.ly/2O3a7Hf

EDUCACIÓN

La inteligencia artificial tiene un papel decisivo en la enseñanza de la innovación. 

Al desarrollar prácticas innovadoras de enseñanza y aprendizaje, la IA puede facilitar el proceso de enseñanza- aprendizaje, gracias a ello, reduce las tareas repetitivas, promoverá la educación personalizada y dará más relevancia al aprendizaje colaborativo.

“El proceso de enseñanza no está exento de tareas repetitivas que roban al profesor tiempo y energía. La IA actual es capaz de automatizar muchas de estas tareas administrativas, como realizar evaluaciones de trabajo en casa o calificaciones de exámenes tipo quiz con una velocidad y precisión mayor que la del profesorado”, explica Carles Sierra, vicedirector del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC (IIIA-CSIC).

La inteligencia artificial en la educación permite comprender mejor el perfil de los estudiantes y sus necesidades. Gracias a esto, es posible crear planes y actividades educativas eficientes e innovadoras que permitan a los estudiantes aprender de manera práctica y teórica al mismo tiempo.

Recuperado de:  https://bit.ly/39Gq6TJ

Video del Robot cirujano Da Vinci.

                              Recuperado de:  https://www.youtube.com/watch?v=rXXybevSa0o