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Maquinas de inteligencia artificial

julio 24, 2022

Chatbot

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Robótica

El informe sobre inteligencia artificial (IA) para aplicaciones de maquinaria ofrece una visión general de la tecnología, la aplicación y los mercados de la IA en el ámbito de la maquinaria.    El estudio se basa en más de 40 entrevistas a expertos y en una encuesta en línea.    Presentamos el tamaño del mercado, así como las estrategias de adopción y profundizamos en los segmentos individuales de la maquinaria.

Alrededor de 2009, se empezó a hablar de la cuarta revolución industrial, del IoT industrial y de otros conceptos relacionados.    Sin embargo, en retrospectiva, la segunda y tercera revoluciones industriales se limitaron a sustituir el músculo humano y el trabajo manual por máquinas y ordenadores que básicamente repiten un comportamiento preprogramado.    Aunque la cuarta revolución industrial aumentó el nivel de digitalización, hasta hace poco, incluso las máquinas y los ordenadores más preparados no tomaban decisiones similares a las humanas.    Ahora, con la entrada de la IA en la planta, por fin estamos empezando a utilizar la tecnología digital para sustituir no sólo los músculos, sino también los cerebros.    La mayoría de los expertos coinciden en que, aunque la IA se integrará profundamente en las aplicaciones industriales y de otro tipo y ya han surgido los primeros casos de uso, la IA en la fabricación sigue siendo hoy una tecnología de nicho.

Ejemplos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es probablemente la creación más compleja y asombrosa de la humanidad hasta la fecha. Y eso sin tener en cuenta el hecho de que el campo sigue estando en gran medida inexplorado, lo que significa que todas las sorprendentes aplicaciones de IA que vemos hoy en día representan simplemente la punta del iceberg de la IA, por así decirlo. Aunque este hecho se haya afirmado y reafirmado en numerosas ocasiones, sigue siendo difícil tener una perspectiva global del impacto potencial de la IA en el futuro. La razón es el impacto revolucionario que la IA está teniendo en la sociedad, incluso en una fase tan temprana de su evolución.

El rápido crecimiento y las potentes capacidades de la IA han hecho que la gente se vuelva paranoica sobre la inevitabilidad y la proximidad de una toma de posesión de la IA. Además, la transformación provocada por la IA en diferentes sectores ha hecho que los líderes empresariales y el público en general piensen que estamos cerca de alcanzar el punto álgido de la investigación en IA y de maximizar su potencial. Sin embargo, entender los tipos de IA que son posibles y los tipos que existen en la actualidad dará una imagen más clara de las capacidades de IA existentes y del largo camino que queda por recorrer en la investigación de la IA. Comprender la clasificación de los tipos de IA Dado que la investigación en IA pretende que las máquinas emulen el funcionamiento humano, el grado en que un sistema de IA puede replicar las capacidades humanas se utiliza como criterio para determinar los tipos de IA. Así, dependiendo de cómo se compare una máquina con los humanos en términos de versatilidad y rendimiento, la IA puede clasificarse en uno, entre los múltiples tipos de IA. Según este sistema, una IA que pueda realizar funciones más parecidas a las humanas con niveles de competencia equivalentes se considerará un tipo de IA más evolucionado, mientras que una IA que tenga una funcionalidad y un rendimiento limitados se considerará un tipo más sencillo y menos evolucionado.

Artículo sobre inteligencia artificial

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) se están convirtiendo en técnicas dominantes de resolución de problemas en muchos ámbitos de la investigación y la industria, sobre todo por los recientes éxitos del aprendizaje profundo (DL). Sin embargo, la ecuación IA=ML=DL, como se ha sugerido recientemente en las noticias, los blogs y los medios de comunicación, se queda demasiado corta. Estos campos comparten las mismas hipótesis fundamentales: la computación es una forma útil de modelar el comportamiento inteligente de las máquinas. ¿Qué tipo de computación y cómo programarla? Esta no es la pregunta correcta. La computación no excluye las técnicas de búsqueda, lógicas y probabilísticas, ni los métodos de aprendizaje (profundo) (in)supervisado y de refuerzo, entre otros, ya que los modelos computacionales los incluyen a todos. Se complementan entre sí, y el próximo avance radica no sólo en impulsar cada una de ellas, sino también en combinarlas.

El Big Data no es una moda. El mundo crece a un ritmo exponencial y también lo hace el tamaño de los datos recogidos en todo el planeta. Los datos son cada vez más significativos y relevantes desde el punto de vista contextual, abriendo nuevos caminos para el aprendizaje automático (ML), en particular para el aprendizaje profundo (DL) y la inteligencia artificial (AI), sacándolos de los laboratorios de investigación y llevándolos a la producción (Jordan y Mitchell, 2015). El problema ha pasado de la recopilación de cantidades masivas de datos a su comprensión, convirtiéndolos en conocimiento, conclusiones y acciones. Múltiples disciplinas de investigación, desde las ciencias cognitivas hasta la biología, las finanzas, la física y las ciencias sociales, así como muchas empresas, creen que las soluciones «inteligentes» y basadas en datos son necesarias para resolver muchos de sus problemas clave. Los experimentos genómicos y proteómicos de alto rendimiento pueden utilizarse para hacer posible la medicina personalizada. Los grandes conjuntos de datos de consultas de búsqueda pueden utilizarse para mejorar la recuperación de información. Los datos climáticos históricos pueden utilizarse para comprender el calentamiento global y predecir mejor el tiempo. Se pueden utilizar grandes cantidades de lecturas de sensores e imágenes hiperespectrales de plantas para identificar las condiciones de sequía y obtener información sobre cuándo y cómo el estrés afecta al crecimiento y desarrollo de las plantas y, a su vez, cómo contrarrestar el problema del hambre en el mundo. Los datos de los juegos pueden convertir los píxeles en acciones dentro de los videojuegos, mientras que los datos de observación pueden ayudar a que los robots comprendan entornos complejos y desestructurados y aprendan habilidades de manipulación.

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