Técnicas y métodos aplicados en la inteligencia artificial

Metodos para resolución de problemas

Heurística

    Involucrar o servir como una ayuda para el aprendizaje, el descubrimiento o la resolución de problemas mediante métodos experimentales y especialmente de ensayo y error. Heurística adaptada para problemas específicos, también existen ciertas heurísticas genéricas. Al igual que las redes neuronales, algunas de estas heurísticas genéricas se basan en procesos en la naturaleza.

    Una heurística es una regla o método que se usa para resolver problemas o tomar decisiones de forma rápida y eficiente. Las heurísticas se basan en la experiencia, el sentido común o el conocimiento previo. Las ia (inteligencias artificiales) pueden usar heurísticas para simplificar problemas complejos, reducir el espacio de búsqueda o encontrar soluciones aproximadas. Algunos ejemplos de heurísticas con las ia son la búsqueda en anchura, la búsqueda en profundidad, la búsqueda A*, el algoritmo de Dijkstra y el algoritmo genético.

Máquinas Vectoriales de Soporte 

    La idea principal detrás de MVS es que intenta encontrar la línea de límite que separa las dos clases, pero de tal manera que la línea de límite crea una separación máxima entre las clases. Las MVS le ayudan a encontrar la línea de límite que maximiza la separación entre las dos clases.

    El nombre Máquinas Vectoriales de Soporte, proviene de los puntos de datos que están directamente en cualquiera de estas líneas. Estos son los vectores de soporte. En nuestro ejemplo, había tres vectores de soporte.

    Las máquinas vectoriales de soporte (MVS) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para clasificar o regresar datos. Las MVS se basan en la idea de encontrar un hiperplano óptimo que separe los datos en diferentes clases o que se ajuste a una función. Las MVS utilizan un conjunto de vectores de soporte, que son los puntos más cercanos al hiperplano, para definir el margen entre las clases o el error de la regresión. Las MVS pueden aplicarse a problemas lineales y no lineales mediante el uso de funciones kernel, que transforman los datos a un espacio de mayor dimensión donde se pueda encontrar un hiperplano.

Redes Neuronales Artificiales

    El principio básico de una estructura neuronal es que cada neurona está conectada con una cierta fuerza a otras neuronas. Sobre la base de las entradas tomadas de la salida de otras neuronas (considerando también la fuerza de conexión) se genera una salida que se puede utilizar de nuevo como entrada por otras neuronas.

       Esta idea básica se ha traducido en una red neuronal artificial mediante el uso de pesos para indicar la fuerza de la conexión entre las neuronas. Además, cada neurona tomará la salida de las neuronas conectadas como entrada y utilizará una función matemática para determinar su salida. Esta salida es entonces utilizada por otras neuronas de nuevo.

    Un ejemplo de una red en la que todas las neuronas de una capa están conectadas a todas las neuronas de la siguiente capa. Dicha red se denomina totalmente conectada. Dependiendo del tipo de problema que desee resolver, hay diferentes patrones de conexión disponibles. Para fines de reconocimiento de imágenes, normalmente se utilizan redes convolucionales, en las que sólo se conectan grupos de neuronas de una capa a grupos de neuronas en la siguiente capa. Para fines de reconocimiento de voz, normalmente se utilizan redes recurrentes, que permiten bucles de neuronas en una capa posterior a una capa anterior.

    La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más innovadoras y disruptivas de la actualidad. Su aplicación en diversos ámbitos de la sociedad y la economía ha permitido resolver problemas complejos, optimizar procesos, mejorar la calidad de vida y generar nuevas oportunidades de negocio. En este blog, también se van a presentar algunos casos de la vida real donde interviene la IA para la resolución de problemas.

• Diagnóstico médico: La IA puede ayudar a los profesionales de la salud a detectar y diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez, mediante el análisis de imágenes médicas, datos clínicos y biométricos. Por ejemplo, un sistema de IA desarrollado por Google puede identificar el cáncer de mama con un 99% de exactitud, superando a los radiólogos humanos.
• Asistencia al cliente: La IA puede mejorar la experiencia de los clientes y reducir los costes operativos, mediante el uso de chatbots, asistentes virtuales y sistemas de reconocimiento de voz. Estas herramientas pueden responder a las consultas y demandas de los usuarios, ofrecer información personalizada, resolver dudas y facilitar transacciones. Por ejemplo, un chatbot llamado Eva, creado por la empresa española Bankia, atiende a más de 5 millones de clientes al mes, resolviendo el 94% de las consultas.
• Seguridad vial: La IA puede contribuir a prevenir y reducir los accidentes de tráfico, mediante el desarrollo de vehículos autónomos, sistemas de asistencia al conductor y plataformas de gestión del tráfico. Estas soluciones pueden mejorar la movilidad, el confort y la eficiencia energética, así como evitar errores humanos, distracciones y conductas imprudentes. Por ejemplo, un proyecto piloto realizado en Barcelona ha logrado reducir un 25% el tiempo de viaje y un 30% las emisiones de CO2, gracias a un sistema de IA que optimiza los semáforos en función del flujo vehicular.

Referencias

• Admin. (2022). ¿Cómo se utiliza la IA para la solución de problemas? Máster en Inteligencia Artificial. https://masterinteligenciaartificial.com/ia-para-la-solucion-de-problemas/
• Apd, R. (2022). Métodos y técnicas de inteligencia artificial: ¿cuáles son y para qué se usan? APD España. https://www.apd.es/tecnicas-de-la-inteligencia-artificial-cuales-son-y-para-que-se-utilizan/ 
• Futurizable. (2018). ¿Puede la Inteligencia Artificial ayudarnos a resolver los grandes problemas de la humanidad? Futurizable | Sngular. https://futurizable.com/inteligencia-artificial-problemas-humanidad/
• Las diferentes técnicas y métodos aplicados en la inteligencia artificial para la resolución de problemas. - Google Search. (s. f.). https://www.google.com/search?q=Las+diferentes+t%C3%A9cnicas+y+m%C3%A9todos+aplicados+en+la+inteligencia+artificial+para+la+resoluci%C3%B3n+de+problemas.&rlz=1C1ONGR_esUS1001US1001&oq=Las+diferentes+t%C3%A9cnicas+y+m%C3%A9todos+aplicados+en+la+inteligencia+artificial+para+la+resoluci%C3%B3n+de+problemas.&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUyBggAEEUYOdIBCDExNDZqMGo3qAIAsAIA&sourceid=chrome&ie=UTF-8#cobssid=s
• Papa, G. (s. f.). Técnicas y métodos aplicados en la inteligencia artificial para la resolución de problemas. prezi.com. https://prezi.com/p/f9fa1crmot41/tecnicas-y-metodos-aplicados-en-la-inteligencia-artificial-para-la-resolucion-de-problemas/
• Parra, R., & Parra, R. (2022, 2 agosto). Cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar a resolver problemas de México | DPL News. DPL News. https://dplnews.com/como-la-inteligencia-artificial-puede-ayudar-a-resolver-problemas-de-mexico/#:~:text=La%20Inteligencia%20Artificial%20(IA)%20puede,de%20precisi%C3%B3n%20en%20la%20agricultura.