La ingeniería en inteligencia artificial refiere a una disciplina en constante evolución. Combina los principios de la ingeniería y las ciencias de la computación para crear sistemas y tecnologías capaces de imitar la inteligencia humana.
La inteligencia artificial (IA) avanza notablemente y la capacidad de cada máquina para aplicarla y aprovecharla al máximo desempeña un rol clave. También la combinación y complementación de recursos como reconocimiento de voz, inteligencia humana, toma de decisiones para solución de problemas y más. Y de manera oral y escrita.
Si te interesa conocer en detalle de qué se trata y todo lo que IFD Technologies te puede ofrecer, entonces ¡continúa leyendo!
¿Qué oportunidades de investigación existen en la Ingeniería en inteligencia artificial?
Tanto en México como en el mundo, hay decenas de proyectos de investigación asociados a las IA. El objetivo es continuar impulsando y mejorando la inteligencia artificial para proveer resultados cada vez mejores.
De hecho, existen en la actualidad bases muy sólidas e instituciones de renombre especializadas y que trabajan de manera permanente.
En este contexto, sectores como la salud, agricultura, energía y medioambiente, entre otros, cuentan con un gran potencial. Comenzaron a implementar las herramientas que la ingeniería en inteligencia artificial ofrece.
Concretamente, la IA puede contribuir a mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en estos distintos ámbitos. Así pues, ¿cuál sería la consecuencia? Un impacto positivo muy significativo en la sociedad.
Y a todo lo actual, hay que sumar la evolución de cada recurso y pruebas que tienen como objetivo optimizar procesos y brindar mejores resultados. Esto último a partir de, claro está, la aplicación de la inteligencia artificial.
¿Cuáles son las tendencias actuales en el campo de la Inteligencia Artificial?
Es difícil hablar de una tendencia. ¿Por qué? Porque no hay una herramienta en particular que predomine.
Y menos aún en un contexto en el que, además, se prueban múltiples alternativas en todos los campos. Sin embargo, hay cuatro muy destacadas y que ostentan un alto nivel de aceptación.
Aprendizaje profundo
Utiliza redes neuronales artificiales para aprender y realizar tareas complejas. Está impulsada por su capacidad para abordar problemas como el reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y traducción automática, entre otras.
Visión por computadora
El mismo término lo indica. Se trata del aprovechamiento de la evolución de las computadoras para conseguir la identificación de imágenes, ya sean captadas por una cámara en formato estático o de video. O de cualquier imagen que se le proporcione.
Incluso, ahora se trabaja en la identificación de imágenes que hayan sido generadas por otra computadora con el fin de conocer cuál es “real”.
Estos procesos de análisis e identificación, son cada vez más complejos y sofisticados. Evolucionan de forma autónoma. Y se ejecutan cada vez en menos tiempo.
Se complementa, además, mediante modelos de aprendizaje profundo que ayudan a ejecutar y perfeccionar esta identificación.
Aprendizaje automático
Más conocido como Machine Learning, hace hincapié en el desarrollo de algoritmos y modelos. Estos últimos -cabe recordar- permiten a las máquinas aprender a través de la experiencia y mejorar su rendimiento en tareas específicas.
En este sentido, el Machine Learning de LINDA se adapta a las necesidades específicas ya sea personales o de tu negocio. ¿Cómo? Mediante la implementación de los recursos que mejor responden a lo que se requiere. Puede ser uno solo, como así también varios en simultáneo.
Una vez más, hay decenas de recursos y variantes para implementar según el tipo de negocio, público objetivo y necesidades. Y de eso se trata también la ingeniería en inteligencia artificial. Junto con la ética y responsabilidad social de quienes la implementan.
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¿Por qué es tan importante el data lake en la inteligencia artificial?
El data lake ha adquirido protagonismo debido a que agiliza tiempos, almacena grandes cantidades de información y otros beneficios prácticos.
Así, consta de una infraestructura de almacenamiento centralizada que no requiere de estructurar ni cambiar su forma original.
De esta manera, termina siendo clave para la ingeniería en inteligencia artificial por todo lo siguiente:
- Brinda escalabilidad y almacenamiento flexible.
- Además de procesar muchos datos en simultáneo, facilita su integración.
- Podemos realizar análisis avanzados.
- Al centralizar los datos, las organizaciones pueden descubrir nuevos conocimientos y patrones ocultos.
En la centralización de fuentes de contenido dispares, se pueden combinar y procesar utilizando Big Data, logrando hacer búsquedas y análisis que de otro modo sería imposible.
¿Cuáles son los retos y desafíos de la ingeniería en inteligencia artificial?
La ingeniería en inteligencia artificial está presente en diversos aspectos de nuestra vida cotidiana. Desde los asistentes virtuales en los smartphones, hasta los sistemas inteligentes de recomendación en plataformas de streaming.
Por todo lo anterior, podemos destacar que, la ingeniería en inteligencia artificial lleva la tecnología a un nivel superior. Y no de cualquier modo, sino desarrollando sistemas más sofisticados y avanzados que resuelven problemas complejos y adaptarse a nuevas situaciones.
Desde IFD Technologies contamos con una gran trayectoria en diferentes empresas. Por ello, te pedimos que nos contactes por WhatsApp para conocer más detalles sobre todo lo que tenemos para ti y el crecimiento de tu empresa.
