Tecnologías de colaboración y ciencia de los datos en aplicaciones de IA.

Collaborative Technologies and Data Science in Artificial Intelligence Applications. Wolfram Luther  y otros. Logos Verlag Berlin GmbH, 2020. DOI: 10.30819/5141

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La investigación en Infraestructura de medidores avanzados (AmI) y las pequeñas y medianas empresas tecnológicas (SmE) en las zonas urbanas y rurales presenta grandes desafíos : la AmI depende de los avances en redes de sensores, inteligencia artificial, computación ubicua y persuasiva, representación del conocimiento, razonamiento espacial y temporal.
SmE se basa en sistemas incorporados, integración inteligente y una creciente fusión de objetos reales y virtuales en la Internet de las cosas (IoT).

Las redes de sensores personalizados se utilizan para detectar el comportamiento y las actividades humanas, la lógica de evaluación y la minería de procesos son necesarias para sustituir las capacidades cognitivas de las personas en las aplicaciones de Vida Asistida por el Entorno, detectando las actividades recurrentes sin ser notadas y dañando su privacidad. Como la digitalización se ha convertido en una parte integral de la vida cotidiana, la recopilación de datos ha dado lugar a la acumulación de enormes cantidades de datos que pueden ser utilizados en varios dominios de aplicación beneficiosos.

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