Dr. Jonny Paul Zavala De Paz
jonny.Zavala@upq.edu.mx
La Transformación Digital 4.0: Aplicaciones y Oportunidades para el Desarrollo
VII Seminario Internacional en Avances de Investigación y Electrónica Aplicada
Aplicaciones
Introducción
Crea valor añadido en los productos manufacturados de las empresas, haciéndolos más precisos.
Conecta la planta industrial con el punto de venta, una situación que años atrás era prácticamente imposible.
Estudia y analiza toda la información proveniente de las diferentes cadenas de producción para aprovechar esos datos en beneficio de la producción, la distribución y la postventa.
Retos en la Industria
Aspectos claves de la Transformación Digital
Todas esas ventajas tienen como RETO PRINCIPAL el análisis constante y la utilización efectiva de la información en tiempo real que generan todas esas tecnologías en las plantas de producción.
Según cifras del Mobility Report de Ericsson, para el año 2025 existirán en el mundo unos 28,000 millones de objetos (maquinaria, dispositivos, sensores) conectados a internet. De manera que provechar toda esta información es uno de los retos más difíciles de afrontar para la Industria.
Aspectos claves de la Transformación Digital
la clave es innovar para agregar valor a los trabajos y procesos. Así el país tendrá mayores probabilidades de mantener y mejorar su nivel competitivo internacional.
En la Industria 4.0, las personas se convierten en el centro de la transformación digital. Por ello, se deben fortalecer las competencias y habilidades digitales de los empleados cuyas tareas o actividades puedan verse alteradas por la automatización.
Centros de Datos
Para el 2025 el 53% de las compañías tendrá su centro de datos externo, la mayoría usará una nube pública. Más del 70% tendrá más de dos nubes, el principal desafío será administrarlas.
Analítica de Datos
Otra área de oportunidad es la analítica que crece anualmente 14%, la mayoría se usa para administración de los datos. Se estima que el mercado de seguridad de TI crecerá un 13.2% al terminar el año y un 13% de los productos serán en la nube. La Internet de las Cosas (IoT) es un mercado que crecerá un 43% este año y un 56% hasta el 2025. La Inteligencia Artificial aumentará en Latinoamérica un 71% este año y un 87% para el próximo.
Analítica de Datos
Inteligencia Artificial
Utiliza una herramienta de IA como ChatGPT para demostrar el procesamiento del lenguaje natural. Los participantes pueden interactuar con ChatGPT para ver cómo responde a diferentes entradas.
Inteligencia Artificial: Machine Learning
El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras mejorar su rendimiento en una tarea específica con la experiencia, es decir, con la exposición a más datos.
Los sistemas de recomendación, como los que se utilizan en Netflix o Amazon, son un ejemplo de aprendizaje automático.
Inteligencia Artificial:
Deep Learning
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en las redes neuronales artificiales con varias capas (o "profundas"). Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano para "aprender" de grandes cantidades de datos.
Los vehículos autónomos utilizan el aprendizaje profundo para interpretar las entradas sensoriales y tomar decisiones.
Inteligencia Artificial:
Natural Language Processing
El procesamiento del lenguaje natural es un subcampo de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. El objetivo es permitir que las computadoras comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de una manera valiosa.
Estos asistentes virtuales utilizan el procesamiento del lenguaje natural para entender las instrucciones verbales y responder de manera coherente.
Inteligencia Artificial:
Computer Vision
La visión por computadora es un subcampo de la IA que se centra en permitir que las computadoras "vean", identifiquen y procesen objetos en imágenes y videos de la misma manera que lo hace la visión humana.
Los sistemas de reconocimiento facial, como los utilizados en Facebook para etiquetar fotos o en los aeropuertos para la seguridad, son ejemplos de visión por computadora.
Robótica
La robótica es un subcampo de la IA que se centra en la concepción, la construcción y la operación de robots. Los robots son a menudo utilizados
para realizar tareas que son peligrosas o inadecuadas para los humanos.
Los robots de cirugía, como el sistema Da Vinci, utilizan la IA para realizar operaciones quirúrgicas con una precisión que los humanos podrían no ser capaces de lograr.
Tecnologías
Tecnologías
Tecnologías
Aplicaciones
Aplicaciones
Plan Nacional de Desarrollo proyectado por el gobierno federal
Aplicaciones
Aplicaciones
Las demandas actuales de la sociedad moderna y los sectores productivos que involucran las nuevas de tecnologías de información y comunicación imponen grandes retos que deben ser asumidos desde las Universidades y en particular por las academias
Proyecto Científico
Proyecto Tecnológico
Proyecto de Innovación
Sistema Tecnológico aplicado
Aplicaciones
Aplicaciones
Cámara de intemperismo
Aplicaciones
Aplicaciones
Aplicaciones
Estimación de Consumos Energéticos y Análisis de Huella de Carbono de Algoritmos de Inteligencia Artificial