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09/08/2018
El impacto de Machine Learning en el área de TI de diversas industrias
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Desde automóviles que navegan de manera autónoma, escáneres de resonancia magnética (MRI) entrenados para detectar anormalidades cerebrales, hasta almacenes manejados por sensores, drones y robots. Estas innovaciones, y otras más, han surgido gracias al crecimiento exponencial del poder de procesamiento computacional establecido por la Ley de Moore, la cual expresa que aproximadamente cada dos años se duplica el número de transistores en un microprocesador.

Esto significa que han ocurrido saltos exponenciales en el rendimiento del uso de las tecnologías de la información, permitiendo el desarrollo de aplicaciones de la Inteligencia Artificial, como lo es el Machine Learning, por medio de complejos algoritmos utilizados para analizar millones de datos, interpretarlos y darles un valor para la toma de decisiones de forma autónoma.

Se contempla que el impacto de Machine Learning en las industrias cambiará positivamente la forma en la que estas operan. A continuación, SAP comparte algunos ejemplos:

Cuidado de la salud: Se estima que la imagenología médica se convertirá en un mercado mundial de $49 mil millones para 2020, convirtiéndolas en la mayor fuente de datos en el cuidado de la salud. La radiología, un área principal para los avances del Machine Learning, representa una gran parte de las imágenes médicas.

Los algoritmos de IA pueden ser entrenados para detectar anormalidades usando imágenes médicas reales y simuladas. Esto hace que los dispositivos como los escáneres de resonancia magnética (MRI) sean la primera línea de defensa para detectar enfermedades.

Transporte: Los fabricantes de automóviles compiten por sacar el mayor provecho a Machine Learning y a la Inteligencia Artificial, tanto para mejorar sus procesos de manufactura, como para diferenciar sus marcas ante el cliente. En esta industria la carrera por el desarrollo de un automóvil completamente autónomo disponible al público masivo ha generado una enorme expectativa, pero quizás el tema más importante por resolver en esta industria es aún el de la seguridad, por el gran riesgo de víctimas mortales en caso de que la tecnología llegue a fallar.

Manufactura: Las empresas manufactureras están utilizando máquinas conectadas como drones y robots para inspeccionar los equipos industriales de forma autónoma, lo que ofrece a las empresas un ahorro potencial de decenas de millones de dólares anuales, además de mayor seguridad para los empleados y técnicos.

Agricultura: El impacto de Machine Learning en la agricultura va desde las imágenes tomadas por drones y satélites para aumentar el rendimiento de los cultivos, hasta procesar toda la información capturada por los satélites para monitorear las condiciones del suelo y la salud general de los cultivos. Los análisis pueden rastrear y predecir los cambios climáticos que podrían afectar el rendimiento de los cultivos.

En general, podemos hablar de los siguientes beneficios de Machine Learning para todas las industrias y empresas:

Predicción de tendencias y necesidades a partir de la interpretación de millones de datos.

Mejora y optimización de procesos.

mpulso y desarrollo de nuevos productos y servicios en función de los datos.

Optimización de los sistemas y procesos logísticos de las empresas.

Predicción de tendencias y necesidades a partir de la interpretación de millones de datos.

Mantenimiento preventivo de equipo y maquinaria, para prevenir errores.

Quienes gestionan la infraestructura de un centro de datos de una empresa deben asegurarse de tener suficiente poder de cómputo acelerado y almacenamiento para manejar todos los datos necesarios. Esto implica evaluar toda la imagen para comprender los ahorros que pueden obtenerse al modernizar la infraestructura de TI.


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