Machine Learning está triunfando ya en estos sectores

El aprendizaje automático ya no es “una tecnología de futuro”. Las organizaciones en algunas industrias, desde minería hasta fabricación o medicina, lo utilizan hoy en día para ofrecer un mejor servicio a sus clientes, impulsar la investigación y mejorar sus productos o transformar sus operaciones.

Mencionemos algunos ejemplos:

Minería

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático ayudan a las empresas de este sector a encontrar minerales de manera más eficiente y a menor coste.

“Estos esfuerzos, por ser más precisos al encontrar áreas de explotación, mediante el aprendizaje automático, pueden ayudar a que la industria minera sea más rentable”, señala Bernard Marr, en la revista Forbes.

Medicina

Dos investigadores desarrollaron recientemente una forma de machine learning para automatizar el proceso de diagnóstico del ADN de los tumores.

Doble avance

¡Hablemos sobre el valor de distintos sectores industriales!

“Los científicos del Instituto Francis Crick han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático que pueden predecir el metabolismo de la levadura, a partir de su contenido de proteínas. Los hallazgos pueden proporcionar una base para tener un mejor control sobre el sabor de la cerveza, y los científicos podrían personalizar los tratamientos para pacientes con trastornos metabólicos, en el futuro “.

Logística, cadena de suministro y transporte

IA y ML ayudan a los fabricantes y a las empresas de transporte a optimizar la selección del operador en tiempo real, anticipar mejor cuándo realizarán los pedidos los clientes y coordinar mejor sus recursos, desde vehículos a conductores.

Petróleo y gas

Una empresa de petróleo y gas en la India utilizó el análisis predictivo y el aprendizaje automático para predecir fallos inminentes en las barras de bombeo, lo que les permite reducir el tiempo de inactividad y sus costes de reparación.

Astronomía

Los investigadores del espacio deben manejar enormes cantidades de datos. Machine Learning les permite procesarlos y analizarlos. Al aprender a reconocer y categorizar varias formas encontradas en el espacio (galaxias espirales, por ejemplo), las máquinas liberan a los astrónomos para que se centren más en la ciencia y no tanto en el análisis de datos.

Éste es un conjunto bastante diverso de casos de uso en algunos sectores dispares. ¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en tu empresa o sector? Déjanos tu comentario.

Chris Nerney es un escritor especializado en tecnología móvil, colaboración en el puesto de trabajo, automatización, inteligencia artificial y cloud computing.

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