¿Cómo se relaciona Big Data con la Inteligencia Artificial?

Retos y direcciones futuras del big data y la inteligencia artificial en la educación

El mundo estaba inmerso en el big data incluso antes de darse cuenta de que éste existía. Cuando se acuñó el término, el big data había acumulado una cantidad masiva de información almacenada que, si se analizaba correctamente, podía revelar valiosos conocimientos sobre la industria a la que pertenecían esos datos en particular.

Los profesionales de la informática y los científicos se dieron cuenta rápidamente de que el trabajo de cribar todos esos datos, analizarlos (convertirlos en un formato más fácil de entender por un ordenador) y analizarlos para mejorar los procesos de toma de decisiones empresariales era demasiado para las mentes humanas. Habría que escribir algoritmos artificialmente inteligentes para llevar a cabo la enorme tarea de obtener información a partir de datos complejos.

Se espera que los profesionales de los datos y los que tienen un máster en análisis empresarial o en análisis de datos sean demandados a medida que las empresas amplíen sus capacidades de big data e inteligencia artificial en los próximos años. El objetivo es ponerse al día y aprovechar la cantidad de datos que producen todos nuestros ordenadores, teléfonos inteligentes y tabletas, y dispositivos del Internet de las cosas (IoT).

Big data e IA

La intersección de big data e inteligencia artificial (IA) es fundamental para encontrar valor en la información que se está recopilando. Cuando se aplica al big data, la IA elimina la parálisis del análisis y evita las interpretaciones inexactas al proporcionar una dirección clara y procesable rápidamente a partir de grandes conjuntos de datos.

La aplicación de la IA a sus datos le ayudará a descubrir tendencias, a evaluar los programas existentes y a comprender el comportamiento de los clientes, sacando a la luz oportunidades que antes estaban ocultas. También puede buscar nuevas prácticas de compromiso con el cliente y de automatización que aumenten la productividad, creen nuevas oportunidades de ingresos y reduzcan los costes existentes.

Los conjuntos de big data se crean mediante la recopilación de grandes volúmenes de información de flujos de datos en tiempo real, bases de datos establecidas o conjuntos de datos heredados. Dado que el entorno está en constante cambio y crecimiento, se necesita un potente software para clasificar, asegurar e interpretar la información para su uso a corto y largo plazo.

En términos prácticos, la IA es un programa, o algoritmo, diseñado para realizar tareas que normalmente requerirían capacidades o aportaciones humanas. La definición de IA se puede destilar aún más para referirse a la tecnología que se asemeja o tiene alguna forma de inteligencia humana, ya sea reconociendo el habla, revisando imágenes o manteniendo una conversación.

Big data inteligencia artificial etf

Entre otras áreas, hemos desarrollado una amplia experiencia en el campo de los algoritmos de las unidades de control inteligentes, lo que nos convierte en uno de los líderes tecnológicos en el ámbito de la analítica predictiva/mantenimiento predictivo en el sector de la automoción. Utilizamos técnicas de big data para identificar patrones en los datos de los sensores con vistas a deducir un comportamiento futuro probable. También ofrecemos esta experiencia a clientes de otros sectores.

Además del big data, el uso de la inteligencia artificial (IA) es una de las principales tendencias en ingeniería. La IA puede utilizarse en ámbitos muy diferentes: en el desarrollo para optimizar los procesos; en los vehículos para permitir nuevas funciones como la conducción automatizada o el mantenimiento predictivo; y en el sector de la movilidad para optimizar los flujos de tráfico e interconectar varios proveedores de la mejor manera posible.

Gracias a la combinación de conocimientos de dominio y de IA, podemos ofrecer a nuestros clientes una amplia gama de servicios y soluciones, desde la consultoría y nuestras herramientas de desarrollo hasta el código integrado para las unidades de control. Nuestra gama también incluye la computación de alto rendimiento (HPC). Nuestra filial CPU 24/7 desarrolla y explota servicios a medida para HPC especializados en aplicaciones CAE y basados en los últimos estándares del sector en cuanto a hardware HPC, componentes de red y tecnologías de software.

Big data aprendizaje automático inteligencia artificial

El propósito de este documento de posición es presentar el estado actual, las oportunidades y los desafíos de los big data y la IA en la educación. El trabajo se ha originado a partir de las opiniones y las actas de los paneles de discusión de una conferencia internacional sobre big data e IA en la educación (The International Learning Sciences Forum, 2019), donde destacados investigadores y expertos de diferentes disciplinas como la educación, la psicología, la ciencia de los datos, la IA y la neurociencia cognitiva, etc., intercambiaron sus conocimientos e ideas. Este artículo está organizado de la siguiente manera: comenzamos con una visión general del progreso reciente de los big data y la IA en la educación. A continuación, presentamos los principales retos y las tendencias emergentes. Por último, basándonos en nuestras discusiones sobre los grandes datos y la IA en la educación, se sugieren las conclusiones y el alcance futuro.

Como subconjunto de la IA, el aprendizaje automático se centra en la construcción de sistemas informáticos que pueden aprender de los datos y adaptarse a ellos automáticamente sin necesidad de programación explícita (Jordan y Mitchell, 2015). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar nuevos conocimientos, predicciones y soluciones para personalizar las necesidades y circunstancias de cada individuo. Con la disponibilidad de una gran cantidad de datos de entrenamiento de entrada de alta calidad, los procesos de aprendizaje automático pueden lograr resultados precisos y facilitar la toma de decisiones informadas (Manyika et al., 2011; Gobert et al., 2012, 2013; Gobert y Sao Pedro, 2017). Estos métodos de aprendizaje automático con gran cantidad de datos se sitúan en la intersección de los big data y la IA, y son capaces de mejorar los servicios y la productividad de la educación, así como de muchos otros campos, como el comercio, la ciencia y la administración.