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Un caso de una empresa que usa IA y blockchain es el de ISID, una empresa española que fusiona inteligencia artificial y blockchain en su plataforma de análisis de audio y vídeo para cuerpos de seguridad e inteligencia. Su solución, denominada Videoma Intelion, utiliza módulos de IA para tareas como el reconocimiento facial, la transcripción y el análisis de objetos, lo que reduce significativamente los tiempos de investigación.

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Boeing tiene el software distintivo de Shield AI se llama Hivemind, un sistema de pilotaje autónomo con inteligencia artificial para aeronaves, que no requiere GPS u otras comunicaciones y es ideal para zonas militares donde las fuerzas enemigas pueden bloquear los sistemas de navegación. Hivemind se ha implementado en aviones de combate y drones desde 2018.

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Tesla emplea Big Data para optimizar tanto la conducción autónoma como la producción de vehículos. Los datos que recopilan los coches Tesla en tiempo real se utilizan para mejorar los algoritmos de toma de decisiones y garantizar una conducción más precisa. En cuanto a la producción, el Big Data ayuda a reducir defectos en la fabricación de vehículos y aumentar la eficiencia.

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Gemelos digitales e IA generativa: el dúo perfecto

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Gemelos digitales e IA generativa: el dúo perfecto

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Combinando datos con resolución de problemas de forma innovadora, se puede mejorar la eficiencia, así como la sostenibilidad. Algunas de los beneficios de unir estas dos tecnologías son:

Con la IA, la ingeniería se convierte en un campo predictivo que mejora la previsión y la precisión.

Los modelos de IA permiten refinar la asignación de recursos.

Se revoluciona el seguimiento y mantenimiento de activos, elevando la preparación operativa.

Se puede traducir miles de datos en estrategias viables, proporcionando información y previsión en la toma de decisiones.

Suponen un cambio cultural hacia una eficiencia y progresión inteligentes.

Aparte de usar Los LLM (Large Language Models por sus siglas en inglés) son sistemas de Inteligencia Artificial (IA) diseñados para entender y generar lenguaje humanos pueden crear código para el gemelo digital, acelerando el proceso de desarrollo y aumentando la eficacia

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Boeing utiliza gemelos digitales para monitorear el estado de sus aeronaves en tiempo real, donde cada avión tiene un gemelo digital que recibe datos de sensores instalados en el avión físico, incluyendo información sobre el estado de los motores, la estructura y la cabina. La inteligencia artificial analiza estos datos para predecir fallas antes de que ocurran, utilizando algoritmos de machine learning para identificar problemas como el desgaste de las piezas o mal funcionamiento de los sistemas. Esto permite a los ingenieros programar mantenimientos preventivos y evitar paradas inesperadas.

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Tesla usa IA en sus coches autónomos, que recopilan datos con sensores y los procesan en una nube. Lo que le permite detectar obstáculos, mejorar la conducción y aumentar la seguridad en tiempo real.

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Los robots colaborativos combinan componentes de hardware y software diseñados para percibir el entorno, tomar decisiones en tiempo real y realizar tareas con precisión.

Sensores de proximidad y ultrasonido: permiten la detección de objetos y obstáculos

Control y toma de decisiones El núcleo de los cobots radica en sus algoritmos de control y toma de decisiones que permiten ajustes dinámicos en tiempo real para responder a variaciones del entorno.

El aprendizaje por refuerzo profundo (DMP) habilita a los cobots para aprender de manera autónoma cómo realizar tareas complejas con mayor eficiencia.

Algoritmos de optimización: permiten maximizar su eficiencia operativa, reducir costes y planificar trayectorias, adaptándose a las necesidades específicas de cada entorno.

Interfaces de interacción humano-robot: permiten a los operadores visualizar y ajustar las acciones de los cobots en tiempo real de manera intuitiva.

Seguridad y colaboración: permiten a los cobots anticipar y reaccionar a movimientos inesperados de los operarios, ajustando su comportamiento para prevenir accidentes.

Actuadores y sistemas de movimiento: Los cobots, emplean actuadores de alta precisión combinados con sistemas de retroalimentación para garantizar movimientos suaves y controlados.

Un ejemplo de empresa que emplea el uso de Robots colaborativos sería Amazon, donde hace uso de diferentes robots en sus instalaciones, para la preparación de envíos, envasado de productos, clasificación, etc.

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Google usa IA en sus data centers para optimizar el consumo de energía. DeepMind analiza datos en tiempo real y ajusta la refrigeración, reduciendo el uso de energía en un 40% sin afectar el rendimiento.

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Blockchain e IA: cómo pueden trabajar juntas

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Blockchain e IA: cómo pueden trabajar juntas

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Realmente puede trabajar juntos Blockchain aportaría privacidad a la IA y La IA Aportaría mejor rendimiento y mas facilidad en transiciones empresariales como compra y venta en conclusión una IA mas Independiente y de fácil uso para el operario humano

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El uso de la IA en la impresión 3D, puede incluir mejoras en la fabricación como:

Mejorar diseño: La IA se puede utilizar para optimizar la estructura de los objetos y hacerlos más fuertes o más ligeros.

Reducir errores: La IA se puede utilizar para monitorear el proceso de impresión 3D, detectar problemas desde el principio, optimizar la configuración de las impresoras y reducir la probabilidad de errores.

Mayor eficiencia: Se puede utilizar para automatizar el proceso de dividir modelos 3D en capas. Optimizar el proceso de impresión y reducir la cantidad de tiempo y material necesario.

Fabricación personalizada: Se puede utilizar para ajustar objetos impresos en 3D personalizados analizando datos de usuarios individuales y creando diseños y objetos personalizados según sus preferencias y necesidades. Esto puede beneficiar la impresión 3D de prótesis y accesorios dentales.

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Un canal de la plataforma Twitch, transmite en vivo un programa generado por inteligencia artificial, que recopilando datos de otras series, genera sus propios personajes, diálogos e historias.

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La combinación de blockchain e IA en el sector farmacéutico puede añadir visibilidad y trazabilidad a la cadena de suministro de medicamentos, al tiempo que aumentan drásticamente la tasa de éxito de los ensayos clínicos.

La combinación de análisis de datos avanzados con un marco descentralizado para ensayos clínicos permite la integridad de los datos, la transparencia, el seguimiento de los pacientes, la gestión del consentimiento, la automatización de la participación en los ensayos y la recopilación de datos.

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La IA analiza los datos de sensores en una fábrica para predecir si las máquinas van a fallar antes de que fallen, así reducen los accidentes laborales y los tiempos de reparación de esa máquina que en ese tiempo no va a ser productiva.

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Los bancos utilizan la IA para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real y así poder proteger a sus clientes. Esto lo hace aprendiendo los hábitos de compra de cada clientes para en caso de que ocurra un gasto fuera de lo común, se detecte.

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La IA optimiza la asignación del ancho de banda a la red 5G para garantizar una buena conexión durante eventos con alta demanda.

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En una fabrica un robot que colabora con IA , aprendiendo movimientos de los trabajadores para ayudarlos en algunas tareas repetitivas sin interferir en su trabajo.

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Un hospital que usa una IA para simular el comportamiento natural de un órgano en un gemelo digital y así probar diferentes tratamientos quirúrgicos sin riesgo al paciente.

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Una IA que detecte y bloquee los intentos de ataques cibernéticos a tiempo real.

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Un software de IA que optimiza el diseño de una pieza antes de imprimirla, para reducir así el material que se deshecha y mejorando la resistencia y la terminación del producto final.

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Un sistema de realidad virtual con IA en una tienda de ropa, que recomienda según que prendas a que cliente, analizando sus gustos.

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Un asistente virtual controlado por una IA, como Alexa, que procesa datos en la nube para responder a preguntas en tiempo real.

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Un supermercado usa la IA para analizar el comportamiento de cada cliente frente a las compras y así poder recomendar ofertas personalizadas.

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Netflix utiliza el Big data para recopilar enormes volúmenes de datos sobre los hábitos de los usuarios, y utiliza una IA que a través de machine learning analiza estos datos y detecta patrones para deducir qué tipo de contenido podría interesarle a cada usuario.