La evolución de las nuevas generaciones de Internet of Things (IoT) ha abierto la puerta a un uso cada vez mayor de la Inteligencia Artificial (IA) en el contexto de la optimización de recursos y la creación de soluciones modernas y cercanas a las necesidades contemporáneas. Sin embargo, equilibrar la aplicación de la IA es crucial para garantizar un enfoque verde y sostenible.
La adopción de modelos de Machine Learning (ML) es el pilar de esta nueva era. La arquitectura estocástica y heurística permite recopilar información estructurada, optimizar la gestión de recursos, adaptarse en tiempo real y proporcionar servicios de alta calidad.
El desafío actual es integrar eficazmente la IA en las nuevas generaciones de IoT para maximizar la eficiencia y la sostenibilidad de las aplicaciones.
BIOMETRIC NEURAL INTELLIGENCE INTEGRATION
La adopción de modelos de inteligencia artificial (IA) es la base de un nuevo paradigma para el diseño y la optimización de soluciones de alto nivel de eficiencia.
Una arquitectura basada en la IA favorece la recopilación de información, la gestión estratégica de los recursos, el ajuste automático en tiempo real y la prestación de servicios inherentes.
La nueva frontera de la investigación es reemplazar los componentes físicos tradicionales dentro del IoT con análogos digitales basados en modelos neuronales especialmente entrenados. La adopción de estas soluciones aportará importantes ventajas en términos de flexibilidad, rendimiento y resiliencia de las nuevas tecnologías, condiciones imprescindibles en un camino de crecimiento hacia un futuro Green Data sostenible.
La biometría de voz es la nueva frontera tecnológica que permite la identificación y autentificación por voz de forma mucho más segura que los sistemas tradicionales.
Muy a menudo, las personas que tienen que lidiar con grabaciones de voz tienen grandes dificultades para descifrar sonidos en contextos ruidosos y/o perturbados, haciendo el trabajo complicado o incluso imposible. Una de las herramientas de nueva generación es precisamente la limpieza del audio, para reconocer y eliminar el ruido de fondo u otros elementos, como la respiración con dificultad, etc…
Las técnicas de Inteligencia Artificial también tienen la capacidad de optimizar los procesos de Gestión de Energía de IoT, gestionando de forma inteligente los tiempos de carga y el consumo, aumentando así el tiempo de uso y la eficiencia.
LA INTEGRACIÓN TÉCNICA DE LAS REDES NEURONALES
La integración de la tecnología descrita anteriormente en las soluciones modernas utilizadas para el reconocimiento de sonidos y personas está resultando ser un éxito en términos de rendimiento y precisión de los resultados. En particular, la posibilidad de dividir la tarea en diferentes componentes/módulos permite aplicar el paralelismo de cálculo necesario para permitir un análisis en tiempo real de los flujos de audio.
Un aspecto fundamental de esta arquitectura de cálculo es el uso integrado de las bibliotecas CUDA, que optimizan al máximo las capacidades de las tarjetas Nvidia.
Con el aumento exponencial de las comunicaciones, debido también a la notable mejora de las infraestructuras TLC y a la reducción de los costes de conectividad de los diversos actores de comunicación, la actividad de reconocimiento de hablantes vinculada al mundo forense ha aumentado notablemente.
Este fenómeno, unido a la conocida escasez de medios a disposición de la PG, está haciendo necesaria la implementación de una nueva generación de algoritmos en el enfoque del análisis de audio, capaz de respetar los procedimientos internacionalmente reconocidos en el mundo científico forense, con un enfoque basado en técnicas de IA y modelos neuronales.
En particular, es necesario proporcionar al operador un sistema semiautomático capaz de acelerar las operaciones principales (fácilmente sujetas al factor de «error humano») y comunicar al experto su papel de síntesis del análisis.
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