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Lo mejor del machine learning con apilado 3D

Todo lo que necesitas saber sobre machine learning

Imagina una bicicleta que ruede de manera autónoma, gire y esquive obstáculos solo con una orden de voz. Esa posibilidad está más cerca que nunca gracias al uso de chips basados en Inteligencia Artificial (IA) que, a su vez, son esenciales para el machine learning.

El machine learning es una técnica de analítica de datos que consiste en el entrenamiento y aprendizaje de ciertas máquinas para tomar decisiones propias, según define el Instituto de Educación Digital de Madrid.

OpenMind, sitio informativo de nuevas tecnologías de BBVA, explica que la IA se basa en algoritmos. Esto implica a un hardware o máquina que funciona por medio de un software, por ello debe tener microprocesadores que puedan manejar de forma más eficaz las operaciones y la resolución de problemas de esos algoritmos.

La bicicleta autónoma mencionada anteriormente, fue creada por científicos chinos que basaron su funcionamiento en un chip que combina IA y un cerebro digital, según notifica la Agencia EFE. Este “cerebro” es un sistema que trata de imitar el funcionamiento del órgano humano pero orientado a la informática. Pretende lograr sistematizar algoritmos de aprendizaje automático.

Los chips de los microprocesadores que resultan más eficientes para el machine learning tienen una característica que los hace especiales: cuentan con apilado en 3D. Este distintivo combina chips de procesamiento, gráficos, memoria o comunicación que aumentan la capacidad y sincronización de todas las tareas mencionadas sin necesitar extender el área necesaria para su ubicación, describe el sitio especializado Hipertextual y el investigador Jorge Vellón, de la Universidad de Cantabria.

¿Qué cualidades especiales otorga el apilado 3D?

El apilado 3D de los chips basados en IA hace posible el procesamiento de más datos a más velocidad, explica el Instituto de Educación Digital de Madrid. Entre las ventajas, extiende el investigador Jorge Vellón, están:

  • Reducción drástica de las distancias entre componentes de los chips, debido al minúsculo grosor de las capas.
  • Disminución de la cantidad de interconexiones de los circuitos integrados.
  • Decrecimiento del consumo energético de las aplicaciones.
  • Incremento del número de transistores en chips apilando más y más capas en el eje vertical.

Impacto económico del machine learning basado en IA

La IA ya se utiliza para actividades de ingeniería, contabilidad, periodismo, leyes, gestión de recursos humanos, investigación médica y más. Las tareas que normalmente realizarían trabajadores, ahora pueden ser llevadas a cabo en menos tiempo por máquinas, indica la investigación “Inteligencia Artificial y trabajo Construyendo un nuevo paradigma de empleo”, realizada por investigadores de la Universidad de Buenos Aires.

El estudio detecta tres tendencias vinculadas al impacto de la IA y el machine learning en los trabajos:

  1. La influencia será más marcada en tareas mecánicas y rutinarias, por lo cual, los empleos se dirigirán a labores más creativas.
  2. La competitividad se basará en la correcta aplicación de estas tecnologías que mejorarán la calidad de vida. Permitirán una mayor accesibilidad a los servicios y reducirán costos de producción.
  3. Las empresas y los gobiernos deberán invertir en el desarrollo de competencias para empleo, debido a que las personas “pre-digitales” se irán retirando del mercado laboral para dejar lugar a los “nativos digitales”.

El problema preocupa a la población: más del 70% de los latinoamericanos, europeos y estadounidenses consideran a la IA como una amenaza para el empleo, indica el estudio de la Universidad de Buenos Aires. 

Empresas como Foxconn (compañía china ensambladora) desplazó 60,000 empleados para introducir robots sincronizados por IA; o Amazon que contrató 20,000 trabajadores menos en 2018 con respecto al año anterior por la adquisición de miles de robots para que se ocupen del trabajo mecánico, haciendo que las tareas humanas sean menos tediosas y físicamente menos exigentes, lo que se traduce en mejora de la la calidad del empleo porque permite que las personas puedan llevar adelante tareas sofisticadas y que requieren más habilidades cognitivas.

En Latinoamérica, el impacto por la automatización es del 39% de todos los empleos. Sin embargo, alrededor de la mitad de los trabajos se mantendrán estables hasta 2022, debido a la compensación de actividades a tareas emergentes vinculadas a la robótica y a la IA, como analistas de datos y científicos, pilotos de drones, desarrolladores de software y aplicaciones, especialistas en comercio electrónico, programadores, expertos en automatización de procesos, entre muchos otros.

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