El auge de la ingeniería de AI y su impacto en la ciencia geoespacial

El auge de la ingeniería de AI y su impacto en la ciencia geoespacial

¡Hola a todos! Mi nombre es Sean O'Brien y soy el jefe tecnólogo de soluciones de inteligencia artificial, análisis y autonomía en Northrop Grumman. Hoy quiero hablar sobre el auge de la ingeniería de inteligencia artificial, o ingeniería de AI. Durante los próximos 40 minutos, compartiré mi pantalla y discutiré las implicaciones del auge de la ingeniería de AI en la ciencia geoespacial y disciplinas relacionadas. Pero antes de comenzar, permítanme decirles algunas cosas sobre Northrop Grumman. Somos una gran compañía de defensa y seguridad nacional que se dedica a actividades que van desde los océanos hasta el espacio. Nuestro enfoque incluye la ciberseguridad, la creación de aviones no tripulados, y por supuesto, la inteligencia artificial y el análisis de datos. Ahora, vamos a sumergirnos en el tema del auge de la inteligencia artificial.

🔍 Tabla de contenidos

• El auge de la inteligencia artificial
• La evolución de la inteligencia artificial
• Los desafíos de los equipos de AI
• Ingeniería de AI
• El valor de combinar ciencia de datos e ingeniería
• El enfoque de sistema de sistemas
• Detección de anomalías en tiempo real usando video de Alta resolución
• Principios de diseño del sistema de inteligencia artificial
• La multidisciplinariedad de la ingeniería de AI
• La usabilidad de la inteligencia artificial

🚀 El auge de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestra sociedad y está revolucionando todos los mercados y campos de acción humanos. Pero, ¿a qué se debe este auge? En los últimos años, hemos sido testigos de avances tecnológicos que han permitido el crecimiento y popularización de la IA. El continuo avance de la ley de Moore, que ha duplicado la capacidad de procesamiento y almacenamiento de las computadoras cada pocos años, ha sido uno de los factores clave. Gracias a esto, hemos podido acceder a recursos de cómputo y almacenamiento escalables a través de la nube, lo que ha facilitado el desarrollo y despliegue de algoritmos de IA.

🌱 La evolución de la inteligencia artificial

La IA ha evolucionado significativamente en las últimas décadas, especialmente en la última mitad de la última década. Esto se debe a una combinación de varios factores, como la mejora en los algoritmos de aprendizaje automático, el acceso a conjuntos de datos masivos para el entrenamiento de algoritmos y la disponibilidad de potentes recursos de cómputo en la nube. Estos avances han llevado a la creación de redes neuronales profundas que imitan la estructura del cerebro humano y tienen la capacidad de aprender de los datos de entrada y encontrar patrones similares en el mundo real.

🧩 Los desafíos de los equipos de AI

A pesar del rápido avance de la inteligencia artificial, los sistemas de IA todavía enfrentan desafíos significativos. Uno de los principales desafíos es la percepción de los sistemas de IA como "cajas negras" que no son explicables ni confiables. A menudo, los sistemas de IA requieren conjuntos de datos de entrenamiento extensos y etiquetados meticulosa y rigurosamente para funcionar correctamente. Además, estos sistemas tienden a tener una capacidad limitada para transferir el conocimiento adquirido de un dominio a otro, lo que dificulta su aplicación en diferentes contextos. Otro desafío importante es la ingeniería de estos sistemas para su integración en aplicaciones del mundo real sin afectar la confiabilidad y el rendimiento de los mismos.

Pros:

• La inteligencia artificial ha revolucionado todos los aspectos de nuestra sociedad y está cambiando la forma en que hacemos las cosas.
• Los avances tecnológicos, como la mejora de los algoritmos de aprendizaje automático y el acceso a grandes conjuntos de datos, han impulsado el auge de la inteligencia artificial.
• La ingeniería de inteligencia artificial permite a los equipos de desarrollo crear sistemas más eficientes y confiables.

Contras:

• Los sistemas de inteligencia artificial a menudo requieren grandes conjuntos de datos etiquetados meticulosamente, lo que puede ser difícil y requiere mucho tiempo.
• Los sistemas de inteligencia artificial aún enfrentan desafíos en términos de explicabilidad y confiabilidad.
• La ingeniería de sistemas de inteligencia artificial requiere una combinación de habilidades en diferentes disciplinas, lo que puede ser un desafío para los equipos de desarrollo.