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Cómo la inteligencia artificial ha impactado a la ingeniería

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Una característica destacada de la ciencia ficción a lo largo de los años ha sido la inteligencia artificial. Desde los primeros días de la informática, a los científicos y otros pensadores les ha fascinado la idea de crear una máquina capaz de replicar el cerebro humano. Se solía pensar que la analogía del cerebro humano es como una computadora. Sin embargo, ahora sabemos que el panorama es mucho más complicado, la forma en que funciona el cerebro va más allá de una simple computadora.

Todavía no comprendemos completamente cómo surge la conciencia en el cerebro humano, y todavía hay mucho debate en torno a si la conciencia puede separarse de la inteligencia avanzada. Pero la inteligencia artificial no tiene por qué ser tan compleja; vemos ejemplos mucho más simples de lo que podríamos describir como inteligencia artificial de forma regular. Los asistentes de voz preinstalados en todos los teléfonos inteligentes modernos son solo un ejemplo y ahora estas mismas IA se están integrando en relojes de alarma y parlantes para que puedan usarse para controlar una variedad de dispositivos inteligentes en el hogar.

La inteligencia artificial se abre paso cada vez más en contextos industriales y de fabricación. Incluso se utilizan IA para realizar transacciones de alta frecuencia en el mercado de valores. Las IA están ahora en todas partes, lo que significa que cada vez es más fácil olvidar lo increíblemente complejas que son. Las IA tienen mucho que ofrecer al mundo de la ingeniería. Algunos de los usos actuales y futuros más interesantes de la inteligencia artificial se encuentran dentro del campo de la ingeniería.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El término se utilizó por primera vez en una conferencia en Dartmouth College en 1956. Sin embargo, mientras que la inteligencia artificial se ha considerado y discutido durante mucho tiempo en un sentido teórico abstracto, solo en la última década hemos comenzado a ver que se utiliza en consumidores tecnología. Ahora se ha vuelto tan omnipresente en nuestra vida cotidiana que es fácil olvidar lo que representa una compleja demostración de destreza tecnológica y comprensión de la inteligencia artificial.

Al responder a la pregunta de qué es la inteligencia artificial y qué significa el término hoy en día, debemos considerar qué constituye la inteligencia. Esto no es tan simple como muchas personas suponen que debería ser. Por ejemplo, ¿consideraría que todos los animales son inteligentes? ¿O más bien, tener inteligencia?

Algunos animales, como gatos, pulpos e incluso delfines, entre otros, demuestran altos niveles de inteligencia. Al comparar dos animales diferentes, como un ratón y un gorila, hay varias formas en que los científicos pueden medir su inteligencia relativa. Pero definir y medir objetivamente la inteligencia es difícil.

Las IA que se utilizan en el sector de la ingeniería combinan componentes de software y hardware. Piense en los robots de una línea de montaje de automóviles y el software que los controla. Son en sí mismas hazañas de ingeniería bastante impresionantes, pero ¿son inteligentes?

Es posible que se sorprenda al saber cuán inteligentes y sofisticados se están volviendo nuestros usos de la inteligencia artificial en ingeniería. Las líneas de producción inteligentes son definitivamente el futuro. Pero, ¿cómo hace exactamente la inteligencia artificial una diferencia tan grande en el sector de la ingeniería?

Fabricación

El auge de la inteligencia artificial promete permitirnos desarrollar máquinas capaces de realizar tareas de fabricación e incluso de diseño cada vez más complicadas. Las máquinas que son capaces de aprender y mejorar sin la intervención humana son el objetivo final, y esto tendría implicaciones significativas y de gran alcance. Además, en nuestra búsqueda de crear IA cada vez más poderosas, estamos descubriendo información sobre cómo funciona nuestro propio cerebro y cómo abordamos el proceso de aprendizaje, tanto consciente como inconscientemente.

Muchos ingenieros temen que pronto sus trabajos sean asumidos por robots suficientemente avanzados. A medida que nuestras capacidades de fabricación y diseño han continuado expandiéndose, hemos podido construir maquinaria que es capaz de replicar casi todo lo que un ser humano puede hacer en una línea de montaje. Entonces, estos temores no son infundados, ya que la automatización continúa quitando puestos de trabajo a las personas en varias áreas diferentes.

Sin embargo, las cosas no son del todo sombrías, según un estudio de la Universidad de Stanford titulado "Estudio de cien años de inteligencia artificial, informó que no existía una amenaza inminente para los trabajadores. El estudio argumentó que incluso si la inteligencia artificial tiene un impacto significativo en el empleo, o cuando lo haga, esto se verá compensado por muchos otros efectos positivos en la sociedad.

Quizás el ejemplo más destacado de inteligencia artificial que se utiliza en ingeniería se encuentra en el campo de la fabricación de automóviles.

La combinación de software y hardware que ha llegado a la línea de fabricación se ha vuelto progresivamente más sofisticada a lo largo de los años. Inicialmente, estos robots realizaban tareas de ingeniería simples que involucraban componentes y movimientos relativamente grandes. Hoy en día, son capaces de realizar movimientos de precisión y de emular las partes más complejas del proceso.

Big Data

No sería descabellado decir que ahora vivimos en una era de datos. Los datos son una mercancía diferente a cualquier otra que el mundo haya conocido. Es extremadamente valioso financieramente, pero también se puede usar directamente para darle a una empresa una ventaja masiva sobre la competencia.

La inteligencia artificial, especialmente en sus implementaciones más sofisticadas, se basa en gran medida en grandes conjuntos de datos y aprendizaje algorítmico.

Una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial dentro del campo de la ingeniería es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático depende de la generación y el análisis constantes de datos. Es a través de este proceso, de recopilar ampliamente datos sobre el rendimiento y posteriormente analizarlos, que una inteligencia artificial puede aprender. Si el programa está equipado con los algoritmos adecuados para identificar errores y formular soluciones, entonces puede realizar un proceso y refinarlo continuamente.

Para los ingenieros que trabajan en proyectos públicos a gran escala, el big data será un elemento básico de su trabajo. El análisis de big data puede decirles a los investigadores, con un detalle sin precedentes, dónde el flujo de personas en entornos urbanos es más denso. Esto, a su vez, significa que las decisiones sobre infraestructura pública pueden basarse en análisis científicos objetivos.

Además, dentro del contexto de la ingeniería para obras públicas, el big data se puede utilizar para analizar qué tan bien se han desempeñado ciertas soluciones cuando se implementaron en otros lugares. Los macrodatos también pueden permitir una comparación objetiva y detallada de cuán similar es el entorno actual a aquellos en los que se ha utilizado la solución anteriormente. Esto es relativamente simple cuando se utilizan técnicas de análisis de big data, pero de lo contrario sería un proceso largo y costoso de completar.

Aprendizaje automático

Uno de los conceptos tecnológicos más importantes para el futuro de la ingeniería basada en inteligencia artificial es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el estudio de exactamente cómo aprenden las máquinas. El objetivo final de la inteligencia artificial no es solo tener máquinas que puedan aprender, sino tener máquinas que sean capaces de autoanálisis. Tal máquina podría evaluar la eficiencia de sus métodos de aprendizaje y así refinar sus procesos en un grado mucho mayor.

Pero, ¿cómo serían las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático? Bueno, imagina si cada uno de esos brazos robóticos que ves montando autos contuviera una cámara diminuta. Luego, cada brazo podría examinar el trabajo de los robots anteriores a lo largo de la línea de montaje. Si identifican un problema, podrían formular una solución.

Ya tenemos la tecnología para realizar la primera parte. Podemos tomar un video de alta resolución de un automóvil a medio ensamblar y desarrollar algoritmos para identificar si hay fallas claras. Luego, podríamos hacer que los robots respondan a la falla en función de lo que 'ven'.

El aprendizaje automático lleva este proceso al siguiente nivel. Con el aprendizaje automático, los datos recopilados por todos los robots involucrados en la producción se pueden combinar. Con una inteligencia artificial central para controlar cada uno, puede aprender qué problemas tienen más probabilidades de aparecer. Con el aprendizaje automático, esa inteligencia artificial central también podría formular soluciones a los problemas, en lugar de simplemente seguir rutinas predefinidas.

Procesamiento natural del lenguaje

El procesamiento del lenguaje natural es un campo de estudio dedicado a mejorar la capacidad de comunicación de los seres humanos y las máquinas. En particular, el procesamiento del lenguaje natural tiene como objetivo mejorar la sofisticación con la que las máquinas pueden responder a la voz humana. Al igual que con el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural hace un uso intensivo de grandes conjuntos de datos y aprendizaje basado en algoritmos.

Piense en el asistente de voz de su teléfono inteligente. Si ha tenido varios teléfonos inteligentes durante la última década, es posible que haya notado cuánto ha mejorado la precisión con la que escuchan y transcriben nuestras voces. Si bien su teléfono puede identificar las palabras que ha dicho, esto no es lo mismo que comprender.

En este momento, su teléfono busca ciertas palabras clave que comprende y calcula lo que le pide que haga en función del contexto. Luego responde o realiza una acción y, a veces, vocaliza una respuesta. El procesamiento del lenguaje natural tiene como objetivo refinar este proceso al permitir que la máquina desarrolle una comprensión más profunda del lenguaje. Si esta comprensión se refina lo suficiente, llegará a un punto en el que la máquina podrá deducir lo que alguien quiere cuando se le presente un comando o solicitud completamente nuevo.

En las películas de Iron Man, Tony Stark puede tener largas conversaciones con su asistente doméstico, una inteligencia artificial llamada Jarvis. Cuando Tony está diseñando sus trajes de Iron Man, mantiene conversaciones con Jarvis, Jarvis es capaz de producir esquemas de acuerdo con las especificaciones que expresa Tony, en el lenguaje de conversación habitual. Esto parece pura ciencia ficción, sin embargo, esta es exactamente la dirección en la que los investigadores esperan algún día tomar el campo.

Por ejemplo, si un ingeniero está tratando de averiguar cómo reforzar una característica en particular en su diseño, ¿no sería genial si pudiera preguntarle a su computadora? O en el caso de una línea de montaje, imagínese si un supervisor humano pudiera dar retroalimentación a los robots. Podrían pedir a los robots que desempeñen sus funciones de una manera ligeramente diferente, que hagan ajustes o incluso que prueben cosas nuevas y analicen el resultado.

Estas aplicaciones están un poco lejos, todavía tenemos mucho que aprender sobre el aprendizaje automático. Sin embargo, en los últimos años ya hemos logrado algunos avances importantes que pocas personas podrían haber predicho.

Procesamiento de imágenes

Tal vez se pregunte qué tiene que ver el procesamiento de imágenes con la ingeniería. La conexión puede no parecer obvia de inmediato, pero esta es otra tecnología que es vital para implementar la inteligencia artificial en todo su potencial en el campo de la ingeniería.

Cuando los humanos ven un objeto, es porque la luz entra al ojo y se convierte en una señal eléctrica. Esta señal luego se lleva al cerebro a través del nervio óptico. El cerebro convierte esta señal electrónica en una imagen, es esta imagen la que "vemos".

Las máquinas funcionan de manera muy similar. Podemos configurar una cámara para grabar una imagen y podemos mostrar esta imagen a un usuario. Sin embargo, esto no es lo mismo que la máquina que comprende la imagen. Con los algoritmos de procesamiento de imágenes, podemos hacer que las máquinas analicen lo que ven y reaccionen en consecuencia. Desde una perspectiva de ingeniería, esto significa que podríamos tener máquinas que sean capaces de identificar anomalías estructurales y otros problemas que tengan signos visibles identificables.

Este tipo de tecnología de procesamiento de imágenes también podría marcar una diferencia significativa en la seguridad de los ingenieros en el lugar de trabajo. A menudo, puede haber pistas visuales que indiquen deficiencias y debilidades estructurales que no son inmediatamente obvias hasta que la estructura falla. Al combinar el procesamiento de imágenes con la entrada de datos de otros sensores, la inteligencia artificial se puede utilizar en una variedad de contextos. Por ejemplo, tanto en los sitios de construcción como en las escenas de los incendios, la integridad estructural puede convertirse en una preocupación. Tener una forma más confiable para que los ingenieros evalúen la integridad podría salvar vidas.

Internet de las Cosas

Muchos de ustedes probablemente todavía pueden recordar un momento en el que estar conectados con otras personas significaba estar en casa. Una vez que se aventuraba afuera, no había una red 3G o 4G para navegar por Internet. Con el tiempo, apareció Internet móvil muy lento y costoso en forma de WAP.

Hoy en día, estamos acostumbrados a tener grandes cantidades de datos volando a través de las ondas de radio a nuestro alrededor. A medida que los dispositivos inteligentes se vuelven más comunes en nuestros hogares, también comenzamos a ver el potencial práctico de poder vincular dispositivos entre sí.

La Internet de las cosas se refiere a una red hipotética, que conectaría dispositivos y cosas cotidianas, de la misma manera que Internet conecta computadoras de todo el mundo. Permitir que los distintos dispositivos de nuestras vidas recopilen y compartan datos abriría nuevas y emocionantes posibilidades.

A medida que Internet de las cosas se convierta gradualmente en una realidad, se convertirá cada vez más en algo que los ingenieros considerarán durante el proceso de diseño. Con el Internet de las cosas como una realidad, la cantidad prácticamente infinita de formas en que podemos conectar dispositivos y hacer que funcionen juntos permitirá soluciones nuevas e innovadoras a muchos problemas.

Trabajos

Ninguna discusión sobre el impacto que la inteligencia artificial está teniendo en la ingeniería estaría completa sin mencionar el impacto de la automatización en los trabajos. En muchos lugares, existen temores y ansiedades generalizados en torno a la automatización. A medida que las máquinas comienzan a reemplazar a los humanos en ciertos trabajos, existe la preocupación de que eventualmente no tengamos necesidad de contratar personas.

Debe reconocerse que la amenaza a los trabajos es muy real y, en algunas áreas, tiene un efecto significativo en las comunidades. Sin embargo, la mayoría de los investigadores están de acuerdo en que los beneficios a largo plazo de la automatización superan los posibles inconvenientes.

En el caso de los ingenieros específicamente, la inteligencia artificial está abriendo nuevos y emocionantes horizontes para el campo. Estas nuevas oportunidades deben aprovecharse. Es importante darse cuenta de que muchos de estos avances marcarán una gran diferencia en nuestra capacidad para abordar los problemas más importantes que enfrenta nuestra civilización.

Al afecta la tecnología de blockchain y criptomonedas

Una ilustración fantástica de cómo el uso innovador de la inteligencia artificial puede afectar las criptomonedas y la tecnología blockchain es Magnus Collective. Comprenden una red descentralizada de IA, que incluye sensores, hardware, computadoras, robots y humanos. Es un token híbrido, podría ser una evolución del concepto ICO.

La inteligencia artificial ha tenido un impacto en casi todas las industrias y sectores imaginables, la ingeniería no es una excepción. Hay una serie de aplicaciones diferentes de la inteligencia artificial que son de gran utilidad para los ingenieros. Desde permitir interacciones más intuitivas e innovadoras con software y maquinaria, hasta vigilar el trabajo de los ingenieros y de otras máquinas, la inteligencia artificial tiene muchos roles que desempeñar.

A medida que nuestros métodos de recopilación y análisis de grandes conjuntos de datos se vuelven más refinados, podemos desbloquear todo el potencial del big data y el aprendizaje algorítmico. Siempre hemos entendido que ambos conceptos pueden producir resultados impresionantes, pero la naturaleza transformadora que ambos tienen en ingeniería demuestra que son incluso más poderosos de lo que alguna vez pensamos.


Ver el vídeo: Qué es Inteligencia Artificial? (Junio 2022).