Big-data, a digital ocean in the Information Society

Inmersos en la revolución digital, generamos constantemente datos y la mayoría son almacenados. Es lo que se ha denominado los “datos grandes” o Big-data. Junto con el capital y la fuerza de trabajo, los datos se han convertido en un valor añadido para la economía que refleja un futuro con un paradigma revolucionario en el que la sociedad será dirigida por los datos. El futuro está en la investigación, tratamiento y aplicación de los datos que aportarán prosperidad a nuestra sociedad. En el presente artículo se recogen las normas y leyes que existen hoy en día en el Big-data y la regulación existente. Para analizar Big-data la solución pasa por el aprendizaje automático (Machine-Learning) que se ocupa de la construcción y el estudio de los algoritmos que pueden aprender a partir de datos. Existen muchas técnicas, como estadística descriptiva, clasificación o agrupamiento. En este artículo se recoge las tecnologías que se utilizan para almacenar y analizar los “Big-data”.Immersed in the digital revolution, we generate data consistently and most are stored. This is what has been called the Big-data. Along with capital and labor force data have become an added value to the economy that reflects a future with a revolutionary paradigm in which society will be directed by the data. The future is in research, treatment and application data that will bring prosperity to our society. In this article the rules and laws that exist today in the Big-data and existing regulations are collected. To analyze the Big-data passes through the machine learning that deals with the construction and study of algorithms that can learn from data solution. There are many techniques such as descriptive statistics, sorting or grouping. This article describes the technologies that are used to store and analyze the “Big data” is collected

Diseño de un modelo para mantenimiento predictivo en motores de inducción utilizando técnicas de la Industria 4.0

La industria en el mundo está pasando por un constante cambio tecnológico. El Perú no es ajeno a tales cambios, actualmente se está fomentando lentamente, pero a pasos firmes el desarrollo de nuevas tecnologías, tales como la Inteligencia artificial, el trabajo colaborativo, el Big data, el internet de las cosas (loT), que nos están introduciendo a la cuarta revolución industrial o industria 4.0. La industria en general tiene como uno de sus activos principales al motor de inducción, y en ese sentido es necesario implementar un método de mantenimiento predictivo basado en la inteligencia artificial, el cual monitorizara el estado del motor, con el finde predecir el momento adecuado de cambio de sus elementos, y así evitar las paradas inesperadas que generan altos costes, haciendo a la industria local más competitiva. Es así que, el presente trabajo utilizara el aprendizaje supervisado de Machine Learning para predecir el estado de los rodamientos del motor de inducción. Se trabajará con datos experimentales de la base de datos de acceso público de la Case Western Reserve University (Case Western & University Reserve (CWRU), n.d.), los cuales obtuvieron mediante diversos ensayos controlados en laboratorio.The industry in the world is going through constant technological change. Perú is no stranger to such changes, currently the development of new technologies is being promoted slowly, but steadily, such as artificial intelligence, collaborative work, Big data, the internet of things (loT), which we They are ushering in the fourth industrial revolution or Industry 4.0. The industry in general has the induction motor as one of its main assets, and in that sense, it is necessary to implement a predictive maintenance method based on artificial intelligence, which will monitor the condition of the motor, in order to predict the right moment of operation. change of its elements, and thus avoid unexpected stops that generate high costs, making the local industry more competitive. Thus, the present work will use supervised Machine Learning to predict the state of the induction motor bearings. We will work with experimental data from the Case Western Reserve University public access database (Case Western & University Reserve (CWRU), n.d.), which were obtained through various controlled laboratory tests.Campus Lima Centr

¿Cómo ha ayudado la inteligencia artificial en la medicina?

En términos simples, inteligencia artificial (IA) tiene relación con los sistemas o las máquinas que imitan la sabiduría humana para hacer labores y que poseen la función de mejorar iterativamente desde la información que recopilan por medio de una investigación descriptiva documental, con el objetivo de dar a conocer La inteligencia artificial es un término muy popular hoy en día, pero no todo el mundo sabe el impacto tiene en nuestras vidas. En este artículo se ha utilizado el método de recolección de datos de sitios web como Google académico, Dialnet, Redalyc, Scielo, etc. Además, tomando las opiniones de personas especializadas en el tema sin alterarlas. Este artículo describe varias aplicaciones de la inteligencia artificial en medicina y promete que la inteligencia artificial mejorará este campo. Lo que más preocupa a los expertos en salud es que los sistemas de inteligencia artificial los reemplazarán en tareas rutinarias y / o mecánicas en algún momento, porque la IA (inteligencia artificial) ayudará a tomar mejores decisiones y diagnósticos más confiables. El desarrollo de la tecnología no solo mejorará directamente la calidad de vida de los pacientes, acortará el tiempo de recuperación y diagnóstico y reducirá los precios médicos, sino que también combinará la IA (inteligencia artificial) con robots médicos en el lugar para tomar varias decisiones también hay que tomar en cuenta que la inteligencia artificial no va a sustituir a ningún médico lo que esta va hacer es simplemente ayudar a los profesionales a dar unos diagnósticos exactos, tener mejores resultados y bajos costos, esta tecnología ayudará a los profesionales en los trabajos más tediosos, no toda la tecnología es mala pero si se puede utilizar para el bien de las personas y hacerse muy buenas cosas con ella como se menciona en este artículo las cosas buenas que hace la inteligencia artificial en el campo de la medicina

¿Por qué ética para la Inteligencia Artificial? Lo viejo, lo nuevo y lo espurio

Our reality, our life, is already configured as a socio-technical system in which we interact with people, devices, data, algorithms, robots. Artificial intelligence, data science and robotics are disruptive technologies that are reconfiguring life. And we already know that technological artifacts incorporate values and have politics. That is why an ethical analysis of these technologies is essential, identifying the hazards we want to avoid and introducing from the very design the values we wish to promote. Not as an end in itself, but to generate citizen trust in the technologies and in the institutions that promote them, to foster their social acceptance and appropriation. Ethics constitutes a powerful tool for the technological empowerment of citizens, preventing algorithmic injustices (discrimination, profiling, biases) and promoting a necessary new “techno-social” contractNuestra realidad y nuestra vida se configuran ya como un sistema sociotécnico en el que interactuamos personas, dispositivos, datos, algoritmos, robots. La inteligencia artificial, la ciencia de datos y la robótica constituyen tecnologías disruptivas que están reconfigurando la vida. Y ya sabemos que los artefactos tecnológicos incorporan valores y tienen política. Por ello se hace indispensable un análisis ético de dichas tecnologías, identificando los peligros que queremos evitar e introduciendo desde el diseño mismo los valores que queremos promover. No como un fin en sí mismo, sino para generar confianza ciudadana en las tecnologías y en las instituciones que las impulsan, para favorecer su aceptación y apropiación social. La ética constituye una poderosa herramienta para el empoderamiento tecnológico de la ciudadanía, previniendo las injusticias algorítmicas (discriminación, perfilamiento, sesgos) e impulsando un necesario nuevo contrato “tecno-social”

Why Ethics for Artificial Intelligence? The old, the new and the spurious

Nuestra realidad y nuestra vida se configuran ya como un sistema sociotécnico en el que interactuamos personas, dispositivos, datos, algoritmos, robots. La inteligencia artificial, la ciencia de datos y la robótica constituyen tecnologías disruptivas que están reconfigurando la vida. Y ya sabemos que los artefactos tecnológicos incorporan valores y tienen política. Por ello se hace indispensable un análisis ético de dichas tecnologías, identificando los peligros que queremos evitar e introduciendo desde el diseño mismo los valores que queremos promover. No como un fin en sí mismo, sino para generar confianza ciudadana en las tecnologías y en las instituciones que las impulsan, para favorecer su aceptación y apropiación social. La ética constituye una poderosa herramienta para el empoderamiento tecnológico de la ciudadanía, previniendo las injusticias algorítmicas (discriminación, perfilamiento, sesgos) e impulsando un necesario nuevo contrato “tecno-social”

Conceptualización del diagnóstico del Dengue desde una perspectiva de la ingeniería y las nuevas tecnologías

Introduction: Dengue is a mosquito-borne tropical disease that according to reports from the World Health Organization (WHO) leaves about 390 million people infected each year, it is one of the diseases that most affects the health of the population and the economy worldwide. Consequently, many efforts have been made from different areas of knowledge to deal with this disease. Objective: The objective of this article is to present a conceptualization of the dengue disease from an engineering perspective, characterizing its behavior in people and how the main technologies are conducting research for early prediction. Method: Specialized databases such as SCOPUS, WOS, IEEE, PUBMED were consulted for its development. Likewise, a review was made of how information and communication technologies (ICT) and computational sciences are advancing research for the early prediction of dengue. Result: As a result, it was obtained that the main technologies are Machine Learning, Big Data and Artificial Intelligence with the development of models capable of predicting the disease early. There are many specific techniques used, however, they are not addressed in this article, only the conceptualization of the main technologies is presented.Introducción: El dengue es una enfermedad tropical transmitida por mosquito que según reportes de la Organización Mundial de la Salud (OMS) deja unos 390 millones de personas infectadas cada año, es una de las enfermedades que más afecta la salud de la población y la economía a nivel mundial. En consecuencia, Se ha realizado muchos esfuerzos desde diferentes áreas del saber por hacer frente a esta enfermedad. Objetivo: El objetivo de este artículo es presentar una conceptualización de la enfermedad del dengue desde una perspectiva de la ingeniería, caracterizando su comportamiento en las personas y como las principales tecnologías están realizando investigaciones para la predicción temprana. Método: Para su desarrollo se consultaron bases de datos especializadas como SCOPUS, WOS, IEEE, PUBMED. De igual forma, se hizo una revisión  de como las  tecnologías de la información y comunicación TIC y de las ciencias computacionales están adelantando investigaciones para la predicción temprana del dengue. Resultado: Como resultado se obtuvo que las principales tecnologías son el Machine Learning, el Big Data y la Inteligencia artificial con el desarrollo de modelos capaces de predecir la enfermedad de manera temprana. Existen muchas técnicas específicas que se utilizan, sin embargo, no se abordan en este artículo, solo se presenta la conceptualización de las tecnologías principales. Conclusiones: Se logra concluir que existen esfuerzos desde el área de la ingeniería en realizar investigaciones asociadas a la predicción del dengue para hacer frente al impacto que está generando la enfermedad. &nbsp

Sistema Analítico de Información de los Laboratorios del ICA Donde se Realizan los Análisis de las Muestras Relacionadas con Brucelosis Bovina

Analizar los datos con que cuenta el Instituto Colombiano Agropecuario ICA, relacionados con los análisis de las enfermedades de prioridad nacional enfocados en el área de la Brucelosis Bovina.Big data hoy en día es una preferencia a nivel global, ha evolucionado en un conjunto de ciencias, técnicas y tecnologías aplicadas que coaccionan entre sí, tomando un papel bastante importante y se han convertido en un factor imprescindible para cualquier organización que quiera ser competitiva, ayudando a la toma de acciones en el momento preciso; nosotros en este trabajo planteamos un modelo de arquitectura de datos, el cual comprende este conjunto de conceptos, los cuales inician desde el proceso de obtención de datos, captura, minería, transformación, cargue, almacenamiento, un modelado con análisis y finalmente su respectiva visualización. De acuerdo con lo anterior y el objetivo planteado por el Instituto Colombiano Agropecuario - ICA, el presente documento nos permite obtener una exploración y una perspectiva con un análisis cienciométrico de los datos generados por los diferentes laboratorios veterinarios ubicados a nivel nacional, y es allí donde podemos identificar características, fortalezas, debilidades y oportunidades, obteniendo cómo resultados una síntesis y conclusiones de los procesos propios de esta actividad y de la ganadería. Por otra parte, cabe resaltar que es una temática de vital importancia para la sanidad humana como es el control de la enfermedad de la Brucelosis Bovina en ColombiaBig data today is a global preference, it has evolved into a set of sciences, techniques and applied technologies that coerce with each other, taking on a very important role and have become an essential factor for any organization that wants to be competitive, and so be able to take actions at the right time with efficient strategic, tactical and operational decisions; In this work we propose a data architecture model, which includes this set of concepts, which start from the process of obtaining data, capture, mining, transformation, loading, storage, modeling with analysis and finally their respective visualization. In accordance with the above and the objective by the Colombian Agricultural Institute ICA, this document allows us to obtain an exploration and a perspective with a scientometric analysis of the data generated by the different veterinary laboratories located nationwide, and it is there where we can identify characteristics, strengths, weaknesses and opportunities, obtaining as results a synthesis and conclusions of the processes of this activity and livestock. On the other hand, it should be noted that it is a topic of vital importance for human health, such as the control of Bovine Brucellosis disease in Colombi

El impacto del Big-data en la Sociedad de la Información. Significado y utilidad”

Inmersos en la revolución digital, generamos constantemente datos y la mayoría son almacenados. Es lo que se ha denominado los “datos grandes” o Big-data. Junto con el capital y la fuerza de trabajo, los datos se han convertido en un valor añadido para la economía que refleja un futuro con un paradigma revolucionario en el que la sociedad será dirigida por los datos. El futuro está en la investigación, tratamiento y aplicación de los datos que aportarán prosperidad a nuestra sociedad. En el presente artículo se recogen las normas y leyes que existen hoy en día en el Big-data y la regulación existente. Para analizar Big-data la solución pasa por el aprendizaje automático (Machine-Learning) que se ocupa de la construcción y el estudio de los algoritmos que pueden aprender a partir de datos. Existen muchas técnicas, como estadística descriptiva, clasificación o agrupamiento. En este artículo se recoge las tecnologías que se utilizan para almacenar y analizar los “Big-data”

Aplicación web de minería de datos para pronosticar la demanda de medicamentos en la farmacia de un establecimiento de salud

Esta investigación surgió con el objetivo de implementar una solución de minería de datos para pronosticar la demanda de medicamentos a partir de grandes volúmenes de datos y con un alto nivel de precisión en la farmacia de un establecimiento de salud debido a que durante el análisis de la situación inicial se detectaron oportunidades de mejora en el proceso de planeamiento del abastecimiento que podrían permitir maximizar la demanda atendida y minimizar los costos de mantener medicamentos por mucho tiempo en el almacén. Para cumplir con lo planificado se utilizó la metodología CRISP-DM y las redes neuronales, logrando construir un modelo de pronóstico por cada medicamento existente. Tras los procesos de entrenamiento y mejora, los modelos obtuvieron en promedio un valor de 0.9 para la métrica R-cuadrado, demostrando un buen nivel de adaptación al comportamiento de la demanda, y un valor promedio de 17.88% durante la medición del MAPE con lo que garantizaron un alto nivel de precisión. Por otro lado, se construyó una aplicación web que permite a los usuarios obtener reportes de los pronósticos y actualizar los parámetros de los modelos, así como reentrenarlos o crear nuevos. Finalmente, las interfaces de esta aplicación obtuvieron en promedio 92 puntos tras su evaluación en base a los criterios propuestos por una herramienta de medición de rendimiento

Análisis de oportunidades y amenazas del sector del fútbol en Vietnam

El presente trabajo pretende analizar el conjunto de oportunidades y amenazas para una Sociedad Anónima Deportiva (S.A.D.) en España cuyo objetivo es invertir e integrarse económica y socialmente en Vietnam. El análisis está enfocado a conocer de qué forma puede invertirse y de qué medios necesita disponer para poder acometerla. El objetivo es conocer la situación actual del país desde una perspectiva global comprensiva de los aspectos económico, social, político, cultural y medioambiental y estudiar en profundidad del sector del fútbol en el mismo. El objeto de desarrollo son las competiciones domésticas de Vietnam en sí mismas y la comparativa de éstas con el resto de los países con los que puede equipararse en términos de recursos, expectación y publicidad para realizar una evaluación concreta, trasparente y detallada de las posibilidades que se le abren a una entidad futbolística extranjera en términos de retorno de la inversión tanto a corto como a largo plazo en VietnamThis project pretends to analyze the advantages and disadvantages a S.A.D. established in Spain might have to face in order to invest economically and socially in Vietnam. It will also be required to analyze which ways it could carry on the investment to make the most out of it. The purpose of this project is to analyze the global situation of Vietnam taking into account its economy, politics, culture and global warming policy in order to study what foreign investors could meet in Vietnam, especially on the field of football. The main point of interest is how developed football is in Vietnam to have and in-depth view of the matter and to reach a conclusion about what each side could achieve. Vietnam’s domestic competitions are continously growing each year and that has to be compared to those competitions in the rest of Asia in terms of attendance and resources so as to show the outcome of any foreign football investmentsDepartamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de MercadosGrado en Derecho y Grado en Administración y Dirección de Empresa