Isabel Fernandez Isasi, Jose Luis Marín de la Iglesia
La digitalización de los procesos empresariales está entrando en una nueva fase con la llegada de los sistemas de inteligencia artificial multi-agente (MAS), sistemas comp
Este resumen corresponde al artículo original titulado: “Can transformative AI shape a new age for our civilization?: Navigating between speculation and reality”.
Un sistema multiagente (SMA) es un sistema compuesto por múltiples agentes que interactúan entre ellos. Los agentes no tienen por qué ser necesariamente inteligentes, a nivel individual.
La existencia de una entidad independiente que gobierne y gestione el acceso a los datos y que tenga la confianza de las partes, puede ser el elemento clave para conseguir que las entidades compartan sus datos, y en definitiva este es el papel de un Data Trust.
La frontera de Markowitz es el conjunto de carteras eficientes, las cuales ofrecen una mayor rentabilidad esperada según los diferentes niveles de riesgo que se pueden asumir (o
El desarrollo, integración, mantenimiento y uso de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) puede resultar muy desalentador cuando no se tiene un alto grado de especia
Los conceptos de Inteligencia Artificial (IA) y tecnología están tan íntimamente relacionados que una se ha convertido en precursora de la otra, por lo que el límite entre ellas es muy difícil de determinar. En otras palabras, la Inteligencia Artificial es una tecnología que, a su vez, crea nuevas formas de inteligencia artificial que se convertirán en tecnología.
El continuo avance de las tecnologías, tal como lo es la Inteligencia Artificial (IA), supone una herramienta clave para el desarrollo de la sociedad hacia un estilo de vida sostenible y consciente con el medio ambiente.
Durante los últimos años, el uso de la Inteligencia Artificial se ha centrado principalmente en aplicaciones y servicios orientados a consumidores que explotan información recabada de los mismos a través de redes sociales, dispositivos móviles y plataformas digitales.
En esta área de publicación vamos a reflejar los últimos desarrollos teóricos en las diversas líneas de investigación abiertas, desde los algoritmos de Machine Learning a los mecanismos de coordinación entre agentes inteligentes, pasando por las diferentes técnicas de aprendizaje y razonamiento que se vayan publicando.
Aprender cualquier disciplina conlleva siempre esfuerzo, ilusión y tiempo. A lo largo de dos semanas puede confirmar si una materia realmente te gusta o, si por el contrario, es muy diferente a cómo te lo habías imaginado y, por lo tanto, no deseas seguir con el proceso de aprendizaje. Pero es imposible llegar a dominar la guitarra, el inglés, las finanzas o la Inteligencia Artificial en dos semanas. Y mucho menos en 15 horas.
En esta segunda parte se describe cómo las nuevas técnicas de analítica prescriptiva basadas en Deep Reinforcement Learning pueden realmente revolucionar el mundo industrial y conseguir sistemas productivos cada vez más flexibles y automáticos.
El uso de técnicas de Inteligencia Artificial no es algo nuevo en el mundo industrial. Así, la aplicación de algoritmos de búsqueda local (algoritmos genéticos, beam search, tabu search, …) para resolver problemas de planificación de operaciones (scheduling) o técnicas de regresión para realizar predicciones, ha sido algo habitual desde hace décadas
Motivacion y Objetivos
El Observatorio IA de AMETIC aspira a convertirse en un referente en el campo de la Inteligencia Artificial y de generar opinión de forma activa en todos los ámbitos de la sociedad.
Sus objetivos son:
Seguimiento y difusión activa del estado del arte en investigación, tecnologías y adopción de las principales técnicas y disciplinas que engloba la Inteligencia Artificial.
Sensibilización sobre IA confiable y ética como puntos clave para posibilitar la definitiva implantación de la Inteligencia Artificial en multitud de entornos y servicios orientados a ciudadanos y empresas.
Análisis y creación de propuestas sobre documentos estratégicos, regulatorios y normativos.