LiCO pone la infraestructura de inteligencia artificial de alto rendimiento y escalable al alcance de investigadores y científicos para proporcionar mejores datos que permitan producir alimentos, guiar las políticas y garantizar el suministro de alimentos para las generaciones futuras. Ve este vídeo para obtener más información sobre la investigación llevada a cabo por la North Carolina State University con LiCO. LiCO está disponible en los Centros de Innovación en inteligencia artificial que Lenovo tiene por todo el mundo, lo que permite testar pruebas de concepto antes de la implementación. Estos centros cuentan con recursos de software y sistemas Lenovo, personal técnico, expertos en inteligencia artificial y expertos de nuestros socios, disponibles para ayudarte. La ciencia de datos es una iniciativa importante tanto en las instituciones de investigación como en las empresas y, con versiones para admitir la ejecución de cargas de trabajo de IA en clústeres de HPC o Kubernetes, LiCO permite la misma facilidad de uso y eficacia en la infraestructura para el entorno que mejor se adapte a las necesidades de su organización. Con los tres indicadores mencionados se realizó la red de citaciones, para definir la estructura de la metáfora del árbol del conocimiento sobre big data implementado en la cadena de suministro, en conjunto con la visualización y discusión de los clústeres de investigación (Gurzki y Woisetschläger, 2017; Zuschke, 2020).
Esto explica por qué una parte importante de la investigación empírica en este campo se base en datos recogidos de dicha red (pues no es el caso de Facebook, que tiene políticas de privacidad que impiden extraer información de cuentas que no sean públicas). En este sentido, los investigadores quedan a merced de las empresas que sirven de intermediarios, en la medida en que estás deben poner la información a disposición, muchas veces de manera limitada. Adicionalmente, esto abre todo un campo de discusión sobre los dilemas éticos que plantea el uso de información curso de desarrollo web privada. Si bien las plataformas de micro-blogging han ido acomodándose a las regulaciones existentes en distintos contextos institucionales -y viceversa-, cuestiones como el consentimiento del uso de la información quedan muchas veces en “zonas grises” de interpretación. En la medida en que los países van convergiendo a estándares de uso de la información privada, como en la Unión Europea, se plantean nuevos dilemas éticos y prácticos tales como la propiedad de dichos datos y el resguardo que se hace de los mismos en vista de su uso comercial.
Evento Big Data Talent: Se busca talento tech
Este hecho considera los medios tradicionales de adquisición de datos, como imágenes radiológicas, fichas médicas y exámenes de laboratorios, pero también proyecta la adopción de tecnologías vestibles19-21 que prometen adquirir señales fisiológicas, por ejemplo, cardíacas22, en tiempo real. En un mundo globalizado, la incorporación del uso de tecnologías en las distintas sociedades ha tenido una penetración constante. Por una parte, encontramos a los países que poseen riquezas naturales, entre estas minerales raros (litio o coltán, por mencionar algunos) necesarios para la fabricación de herramientas tecnológicas como los teléfonos inteligentes y las computadoras; por otro lado, se encuentran los países productores de tecnología; y, finalmente, tenemos a aquellos países que son solo importadores de tecnologías, entre los cuales se ubican varios países de América Latina. Sin embargo, parece que ante la incapacidad de las normas jurídicas provenientes de los Estados para evitar un mal uso de los análisis de macrodatos, la solución a esta problemática sigue siendo el apelar, por ahora, a las buenas prácticas de los actores que intervienen en el tema, sean estos proveedores de Internet, administradores de sitios web o cualquier otro actor, incluidos los mismos usuarios de Internet. Si vuestro objetivo es manteneros al día de los últimos acontecimientos y estar en primera final, no puedes dejar de revisar estas publicaciones académicas. En esta sección se presenta la exploración de algunos trabajos que presentan una visión general de las tendencias y enfoques en el desarrollo de investigaciones en el campo de Big Data.
En el contexto colombiano, un estudio utilizó las ciencias de datos aplicadas a los sistemas de información geográfica para permitir analizar y visualizar diferentes variables relevantes para el ecoturismo, con el fin de identificar deficiencias y oportunidades y mejorar la toma de toma decisiones en el sector turístico (Barrera et al., 2020). Debido a la gran cantidad de datos generados por la sociedad, conceptos como Big Data, Minería de datos, Analítica de datos y Open Data se abren https://www.javiergosende.com/ciencia-datos-inteligencia-artificial paso como herramientas que permiten su tratamiento, consulta y análisis, y que aplicando algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan a encontrar y comprender patrones de comportamiento gracias a la Datificación. El objetivo de la investigación es identificar casos de aplicaciones del uso de la Datificación y las herramientas de análisis de datos, en América Latina entre el 2015 y 2019, y reseñar cómo estas tecnologías afectan las dinámicas en diversos escenarios sociales de la región.
Inteligencia Artificial Generativa, la nueva era de la IA
Los documentos abordan una emergente área de investigación como lo es la aplicación de tecnologías y análisis de datos en diferentes áreas y funciones de las organizaciones. También, se identifica cómo el big data es una herramienta que permite fortalecer los procesos logísticos, en particular, los procesos de gestión de cadena de suministros. Otro de los objetivos es analizar las investigaciones desarrolladas sobre la implementación del big data en la cadena de suministro y la logística, identificando las temáticas y áreas de interés comunes a través de una revisión sistemática de la literatura científica publicada en Scopus y Web of Science. Este análisis permite conocer la estructura del conocimiento, los principales aportes y los enfoques estudiados en este campo, así como los clústeres de investigación preponderantes. Los resultados obtenidos se procesan mediante Gephi, y se clasifican los documentos más importantes según la metáfora del árbol del conocimiento, categorizando los resultados y favoreciendo la identificación de los trabajos más significativos en función de la relevancia de cada categoría.
