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Aunque menos prominente, también fue importante, especialmente en la evaluación de la percepción del usuario, la aceptación social, las necesidades de mercado, y el impacto ético y social del despliegue de esta nueva tecnología.

Investigación cualitativa

Investigación aplicada: A medida que los principios teóricos se comprendieron mejor, la investigación aplicada se centró en cómo utilizar estos principios para desarrollar tecnologías específicas, como la creación de nuevos protocolos de comunicación, el diseño de antenas avanzadas y la optimización de la infraestructura de redes. .

¿Investigacion aplicada

Aquí puedes incluir un dato relevante a destacar

Inicialmente, las investigaciones en áreas como la física de ondas electromagnéticas, teoría de la información y comunicaciones inalámbricas fueron clave. Estas investigaciones no estaban necesariamente orientadas a aplicaciones específicas, sino a comprender los principios fundamentales.

Investigación pura:

Investigación cuantitativa: Dominó el desarrollo del 5G, ya que implicó la modelización matemática, simulaciones computacionales y análisis estadísticos para diseñar y evaluar el rendimiento de diferentes tecnologías (por ejemplo, MIMO masivo, beamforming, y el uso de frecuencias milimétricas).

INVESTIGACION CUANTITATIVA

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Análisis Transversal de IA

Salud: IA en diagnóstico médico, análisis de imágenes, y medicina personalizada.Finanzas: IA para análisis de riesgo, detección de fraudes, y predicciones financieras.Manufactura: Automatización de procesos, mantenimiento predictivo y robótica.Retail: IA en recomendaciones de productos, optimización de inventarios y análisis de comportamiento del cliente.Transporte: Vehículos autónomos, optimización de rutas y logística inteligente

Proyección del uso futuro de la IA: Establece un plan para observar la evolución del uso de la IA a largo plazo (5-10 años). Algunas preguntas clave podrían incluir:¿Cómo evolucionará el uso de IA en la industria seleccionada?¿Qué cambios regulatorios o avances tecnológicos influirán en su desarrollo?Identificar métricas clave: Define indicadores clave de rendimiento (KPI) que monitorearán el impacto de la IA a lo largo del tiempo, como:Reducción de costos o tiempos operativos.Aumento de la precisión en las predicciones o en la toma de decisiones.Mejora en la satisfacción del usuario final.Diseñar la metodología de seguimiento: Determina cómo se realizará el seguimiento (p. ej., encuestas anuales, análisis de datos de rendimiento). Especifica el período de tiempo para el análisis y los puntos de control.

Plan para el Estudio Longitudinal de IA

Hallazgos del análisis transversal:Impacto actual de la IA: La IA está transformando sectores clave como salud, finanzas, manufactura y transporte.Tendencias y aplicaciones: Diagnóstico médico, detección de fraudes, automatización industrial y vehículos autónomos son algunos ejemplos.Desafíos contemporáneos: Falta de talento especializado, riesgos éticos y barreras regulatorias.