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Qué es el Clúster de Innovación AgroalimentariaEl Cluster de Innovación Agroalimentaria acoge a todas las empresas y profesionales ligados al sector agroalimentario, con miras hacia la innovación en sus productos, servicios y sistemas.Por medio de los respectivos gabinetes, ofrecemos las herramientas necesarias para el desarrollo y networking de los asociados, poniendo especial interés en el apoyo y la coordinación de los proyectos de investigación y desarrollo de nuestros socios.

La importancia de la innovación para la sostenibilidad de las empresas tras la crisis provocada por la pandemia

La crisis provocada por el covid-19 ha sacado a relucir la importancia de la innovación para la sostenibilidad de las empresas y la necesidad de reinventar hacia una economía del conocimiento.

Según un estudio realizado recientemente en los mercados de Oriente Medio, Asia-Pacífico y Europa, habrá sectores punteros que mantendrán una tendencia ascendente tras el covid-19. Se pondrá en valor 5 tendencias basadas en modelos de negocio disruptivos, donde la digitalización y nuevas tecnologías servirán de trampolín para muchas empresas. Estas 5 tendencias son:

  • La Nanotecnología que tendrá aplicaciones en muy diversas áreas.
  • La Inteligencia Artificial Predictiva, blockchain, deep learning, superautomatización y robótica.
  • La Biotecnología, que será capaz de desarrollar nuevas técnicas para el tratamiento de enfermedades.
  • Descongestión de los hospitales y centros sanitarios.
  • La I+D+i en la agricultura española permitirá luchar contra los grandes retos, como por ejemplo, la demanda creciente de alimentos por el incremento de la población, los escasos recursos naturales y el cambio climático.

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Guía sobre inteligencia artificial de Google

Google presentó su guía básica de la inteligencia artificial (IA) con 25 definiciones y explicaciones sencillas. Esto se realiza para que cualquier persona pueda entender cómo funciona y cómo está cambiando el mundo que nos rodea.

La guía fue creada por Google y el Instituto de Internet de Oxford (OII, por sus siglas en inglés) con la idea de tener información accesible para cualquier persona sobre la IA. El objetivo es para ayudar a entender cómo se encuentra la IA en nuestra cotidianidad y cambia el mundo sin que nos demos cuenta de ello.

A continuación,  cinco conceptos que Google resalta de su guía:

La inteligencia artificial ya está en nuestra vida cotidiana.

Probablemente has interactuado con la IA sin darte cuenta. Si alguna vez has buscado una imagen específica en Google Fotos, le has preguntado a un asistente inteligente sobre el clima o has sido redirigido por el sistema de navegación de tu coche, la IA te ha ayudado. Esos ejemplos pueden parecer obvios, pero hay muchas otras formas en las que juega un papel en tu vida de las que tal vez no te des cuenta. La IA también está ayudando a resolver algunos desafíos globales más grandes. Por ejemplo, hay aplicaciones que utilizan la IA para ayudar a los agricultores a identificar problemas con los cultivos. Y ahora hay sistemas que pueden examinar la información del tránsito de la ciudad en tiempo real para ayudar a las personas a planificar eficientemente sus rutas de conducción.

La IA utiliza para ayudar a abordar la crisis climática mundial

La IA nos ofrece la posibilidad de procesar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones, una ayuda invaluable cuando se trata del cambio climático. Un caso de uso común son los sistemas potenciados por la IA que ayudan a las personas a regular la cantidad de energía que utilizan apagando la calefacción y las luces cuando salen de la casa. La IA también ayuda a modelar el deshielo de los glaciares y a predecir el aumento del nivel del mar de manera tan efectiva que se pueden tomar medidas. Los investigadores también están considerando el impacto ambiental de los centros de datos y de la propia IA, explorando cómo desarrollar sistemas e infraestructuras más eficientes energéticamente.

La IA aprende de los ejemplos del mundo real

Así como un niño aprende a través de ejemplos, lo mismo ocurre con los algoritmos de aprendizaje automático. Y justo eso son los conjuntos de datos: grandes colecciones de ejemplos, como datos meteorológicos, fotos o música, que podemos usar para entrenar a la IA. Debido a su escala y complejidad (piensa en un conjunto de datos compuesto por extensos mapas que cubren todo el sistema solar conocido), los conjuntos de datos pueden ser muy difíciles de construir y refinar. Por esta razón, los equipos de diseño de IA a menudo comparten los conjuntos de datos para el beneficio de la comunidad científica en general, facilitando la colaboración y alimentando las investigaciones entre sí.

La inteligencia artificial puede ayudar a nuestros esfuerzos para detectar las falsificaciones.

Las imágenes, discursos, música o videos falsos generadas por la IA que parecen reales son conocidos como “deepfakes”. Funcionan estudiando imágenes o audio del mundo real, mapeándolas en detalle y manipulándolas para crear obras de ficción que son hiperrealistas. Sin embargo, a menudo existen algunas señales reveladoras que los distinguen de la realidad; en un vídeo deepfake, las voces pueden sonar un poco robóticas, o los personajes pueden parpadear menos o repetir sus gestos con la mano. La IA puede ayudarnos a detectar estas inconsistencias.

Es imposible enseñar a la IA lo que significa ser humano

Por muy inteligente que sea la IA (y lo será), no podrá saber todo lo que los humanos pueden entender. De hecho, podrías darle a un sistema de IA todos los datos del mundo y aun así no podría reflejar o entender a todos los seres humanos del planeta. Eso es porque somos personajes complejos y multidimensionales más allá de los datos que las máquinas usan para dar sentido a las cosas. Los sistemas de IA son entrenados y guiados por humanos. Y depende de cada persona elegir cómo interactúan con los sistemas de IA y qué información se sienten cómodos compartiendo. Tú decides cuánto puede aprender la IA sobre ti.

Conoce más de la guía en este enlace.

Los científicos exigen diálogo cultural sobre la ética y la gobernanza en la inteligencia artificial

Para ello reclaman eliminar las barreras culturales e impulsar la colaboración entre Europa, Estados Unidos y China.

Como cada vez se presta más atención a la IA (Inteligencia Artificial) esto va a afectar de lleno a la evolución y transformación de las economías, las sociedades y las culturas en el ámbito mundial, por tanto, se debería de llegar a un acuerdo internacional para ver cómo se debería de desarrollar y de cómo debería regularse para garantizar un uso adecuado de la misma.

Para ello, formulan una serie de recomendaciones sobre medidas e iniciativas prácticas, entre ellas la traducción y publicación multilingüe de documentos clave, programas de intercambio de investigadores y elaboración de programas de investigación sobre temas interculturales.

Por último, subrayan el hecho de elaborar programas de investigación sobre ética y gobernanza de la IA y la necesidad de una mayor colaboración intercultural en los proyectos de investigación.

 

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El estado de la Industria 4.0 en 2020

Según un estudio realizado por The MPI Group en el que encuestó a 679 fabricantes sobre la adopción de la Industria 4.0, hay un consenso en que obtuvieron claros beneficios con tales prácticas. El 90% dijo que en los próximos años tendrá un impacto <<significativo>> o <<parcial>>.  Dicho estudio dice: “la digitalización ofrece mejoras: los fabricantes aprovechan la industria 4.0 para aumentar la producción, los ingresos y la rentabilidad”.

La Industria 4.0 abarca tres categorías: valor financiero, operativo y de marca. Los fabricantes dicen que es más apremiante en los procesos de producción (47%) ante sus productos (37%).

Roles de liderazgo

Según el estudio, el responsable que debe asumir la responsabilidad de la iniciativa de la Industria 4.0 son los jefes de fabricación (51%) seguidos de ingeniería (27%) y el CIO (20%).

También dicen que deben centrarse en la automatización de fábrica (62%), AI (62%) e IoT (55%) como las principales preocupaciones.

Por lo tanto, estas compañías compiten en la economía cada vez más conectada de la actualidad, aunque queda mucho trabajo por hacer. Las compañías con visión y liderazgo claro serán las que tengan éxito primero.

 

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Las pymes españolas siguen retrasadas en el uso de Big Data y la nube

A pesar de que en España 3 de cada 4 pymes tenían en 2019 un sitio web, y el 19% vendieron online, todavía se sigue muy alejadas en el uso de tecnologías emergentes.

En cuanto a la UE, España se sitúa en el mismo valor que las PYMES italianas y ligeramente por encima de la UE (97%), aunque se encuentra por debajo de Alemania (99%) y Francia (100%).

En cuanto a la forma de conexión, las pymes españolas eligieron DSL o cualquier otra conexión de banda ancha fija en 2019. En cuanto a tener un sitio web fueron un 75% de pymes, y en recibimiento de pedidos a través de redes informáticas un 20%, el 19% vendieron en línea.

El 51% usaron las redes sociales para el desarrollo de la imagen y la comercialización de productos (46%) y la comunicación y opinión de los clientes (33%).

En cuanto al Big Data en 2018, sólo un 10% de las pequeñas y medianas empresas lo utilizaron para el análisis de sus datos, subió 2 puntos con respecto a 2016, siendo inferior a la media europea (12%).

 

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El mercado de la agricultura digital crecerá casi un 10% entre 2020 y 2021

Según un estudio hecho por MarketsandMarkets señala que el mercado mundial de la agricultura digital se incrementará en un 9,9% entre 2020 y 2021. Por tanto, generará unos ingresos que pasará de 5.600 millones en 2020 a 6.200 en 2021. Esto será debido al aumento de la población y la creciente demanda de productos agrícolas en todo el mundo.

Todo esto será posible gracias a la contribución de una mayor mecanización agrícola y el impulso de la digitalización. La escasez de mano de obra y problemas en las cadenas de suministro hacen que la agricultura más digital subsane dichos problemas. Los agricultores podrán monitorear todas sus plantaciones y planificar mejor sus procesos, además de digitalizar los sistemas de regadío. Según los datos de los que se dispone, el 75% de los agricultores españoles prevé optimizar su tecnología de regadío durante los dos próximos años.

Pero para ello, España tiene que invertir en sofisticación y altos costes de mantenimiento, por tanto, el uso de la digitalización quedará restringido a los productores agrícolas con grandes plantaciones.

 

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Digitalización ante la COVID-19: aspectos jurídicos a tener en cuenta

La crisis del coronavirus ha supuesto una digitalización acelerada en las pymes, empresas tradicionales y grandes corporaciones para poder sobrevivir, pero hay unos aspectos legales que debemos de tener en cuenta.

Para ello se deben adoptar los principios de privacidad por diseño y defecto, ya que supone una elevada cantidad de información para los clientes y empleados, así como el uso de herramientas de marketing.

Para los trabajadores se deberá de reforzar la seguridad e incluso la adopción de nuevos hábitos, además de poner especial cuidado con los correos sospechosos. Para ello el Gobierno prevé regular el teletrabajo ya que muchos trabajadores han utilizado sus propios medios para desempeñar su labor en casa además de tener gastos derivados de trabajar desde casa como electricidad, el wifi…

Otra cosa que han tenido que reinventar son las nuevas formas de venta. Es necesario controlar, inventariar, vigilar y alinear la estrategia de negocio con nuestros derechos de propiedad industrial que comercializamos y por ende.

 

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El verdadero valor de la Inteligencia artificial para los negocios, hoy

El mundo que nos rodea es cada vez más inteligente pero todavía nos queda un largo camino por recorrer.

Nick McMenemy, CEO de Renewtrak hace una reflexión sobre la Inteligencia artificial (IA), nos cuenta que la IA ofrece beneficios empresariales muy amplios, pero para ello necesitará que se le enseñe las reglas del juego, además de una carga completa de material para estudiar y enseñarse a sí mismo cualquier tipo de estrategia. Entonces, ¿cuántos humanos se necesitarán para recopilar laboriosamente todos esos datos?

La respuesta es la automatización. Debe liberar recursos humanos para permitirnos utilizar nuestra inteligencia real en un trabajo básico más importante. Por tanto, la supervisión automatizada puede cosechar más datos en tiempo real de los que nunca podrían ser administrados por agentes humanos. Y si a esto le sumamos un elemento de aprendizaje automático, nos situaremos en el camino hacia el desarrollo de esa inteligencia de nivel superior.

Algunos de los sistemas y soluciones que utiliza hoy en día la IA en el mercado, son los sistemas automatizados. La automatización no es tanto ahorrar trabajadores como evitarles a estos las labores aburridas, repetitivas y a la vez complicadas que los seres humanos tienden a hacer peor. Las máquinas no sufren el aburrimiento e impaciencia humana, son más rápidos en la recopilación de datos, por tanto, es mucho más potencial en el análisis sistemático para corregir y detectar anomalías. Este es sin duda un paso importante hacia la verdadera IA y una futura red de centros de datos autogestionados.

Conclusión

La automatización y sus soluciones está logrando una inteligencia en constante crecimiento. Las empresas que adopten estas medidas hoy en día están dando un paso adelante significativo hacia la IA real.

 

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