Inteligencia Artificial

El campo de la Inteligencia Artificial ha experimentado un progreso significativo en los últimos años. Bajo esta categoría se encuadran aquellas tecnologías que habilitan a una máquina o dispositivo a adquirir y aplicar conocimiento y llevar a cabo comportamiento inteligente, permitiendo así construir sistemas inteligentes para diferentes áreas de aplicación. Para ello, estos sistemas inteligentes requieren combinar distintas tecnologías, abarcando desde la generación o captura de datos, el procesamiento de los datos con infraestructuras de computación adecuadas, la analítica de los datos, y el soporte al aprendizaje automatizado o la toma de decisiones.

GEMELOS DIGITALES (DIGITAL TWINS)

Modelo digital de un objeto o sistema físico que se utiliza para simular y analizar su comportamiento. Estos gemelos se crean mediante la recopilación y el procesamiento de datos de sensores y otras fuentes de información, y pueden ser utilizados para predecir el rendimiento, identificar problemas y optimizar el funcionamiento.

Los gemelos digitales se pueden utilizar en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la industria, la logística y la salud.

Además, los gemelos digitales también pueden ser utilizados en conjunción con la realidad virtual y la realidad aumentada para mejorar la toma de decisiones y la resolución de problemas en tiempo real.

ANÁLISIS DE DATOS EN TIEMPO REAL

Procesamiento y análisis de datos realizado a la vez que se recopilan, permitiendo la obtención de resultados y la toma de decisiones en el momento en que ocurren los eventos.

Esto se puede lograr mediante el uso de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que permiten a las computadoras analizar grandes cantidades de datos a alta velocidad.

El análisis de datos en tiempo real es especialmente útil en aplicaciones en las que es necesario tomar decisiones rápidas.

También se puede utilizar para identificar patrones y tendencias en tiempo real, lo que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y a mejorar su eficiencia.

RECONOCIMIENTO DE PATRONES

Proceso de identificar y analizar patrones o relaciones en conjuntos de datos. Esto se puede hacer de manera manual o mediante el uso de algoritmos y tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

El reconocimiento de patrones se utiliza ampliamente en una variedad de campos, como la ciencia de datos, la ingeniería y la investigación, para identificar tendencias, predecir resultados y tomar decisiones informadas. También se puede utilizar en el análisis de texto para identificar patrones en el lenguaje y para clasificar documentos.

TECNOLOGÍAS DE PREDICCIÓN Y PRESCRIPCIÓN

Las tecnologías analíticas de predicción y prescripción son herramientas que utilizan técnicas de análisis de datos y modelos de predicción para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.

La predicción se refiere a la capacidad de anticipar el comportamiento futuro de una variable o conjunto de variables a partir de datos históricos y otros factores.

La prescripción, por otro lado, se refiere a la capacidad de recomendar un curso de acción específico para lograr un objetivo determinado.

AGENTES VIRTUALES

Programas de software diseñados para simular el comportamiento y la conversación de un ser humano.

Se utilizan principalmente para interactuar con los usuarios a través de la voz o el texto y brindar información o realizar tareas específicas.

Los agentes virtuales se basan en el procesamiento del lenguaje natural y en el aprendizaje automático para comprender y responder a las preguntas y órdenes de los usuarios.

VISIÓN ARTIFICIAL

Uso de la Inteligencia Artificial (IA) y la tecnología de la computadora para procesar y analizar imágenes y vídeos, y realizar tareas que requieren percepción visual.

Se basa en el procesamiento de imágenes y en el aprendizaje automático.

PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

Rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se centra en la interacción entre la computadora y el lenguaje humano.

Se trata de un campo interdisciplinario que combina técnicas de análisis de datos, aprendizaje automático y lenguaje natural para permitir a las computadoras entender y procesar el lenguaje humano de manera eficiente.

TECNOLOGÍAS INMERSIVAS DE REALIDAD EXTENDIDA (RV/RA) BASADAS EN IA

Tecnologías que combinan la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA) para crear experiencias inmersivas que combinan el mundo real con elementos virtuales.

Estas tecnologías pueden utilizar la inteligencia artificial (IA) para adaptarse y cambiar en tiempo real en función de la interacción del usuario y su entorno.