[et_pb_section fb_built=\u00bb1″ admin_label=\u00bbsection\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row admin_label=\u00bbrow\u00bb _builder_version=\u00bb4.21.0″ background_color=\u00bb#000000″ background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
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La evoluci\u00f3n de las nuevas generaciones de Internet of Things<\/strong> (IoT<\/strong>) ha abierto la puerta a un uso cada vez mayor de la Inteligencia Artificial (IA) en el contexto de la optimizaci\u00f3n de recursos y la creaci\u00f3n de soluciones modernas y cercanas a las necesidades contempor\u00e1neas. Sin embargo, equilibrar la aplicaci\u00f3n de la IA es crucial para garantizar un enfoque verde y sostenible<\/strong>.<\/p>\n La adopci\u00f3n de modelos de Machine Learning (ML) es el pilar de esta nueva era. La arquitectura estoc\u00e1stica y heur\u00edstica permite recopilar informaci\u00f3n estructurada, optimizar la gesti\u00f3n de recursos, adaptarse en tiempo real y proporcionar servicios de alta calidad.<\/p>\n El desaf\u00edo actual es integrar eficazmente la IA en las nuevas generaciones de IoT para maximizar la eficiencia y la sostenibilidad de las aplicaciones.<\/p>\n La adopci\u00f3n de modelos de inteligencia artificial (IA) es la base de un nuevo paradigma para el dise\u00f1o y la optimizaci\u00f3n de soluciones de alto nivel de eficiencia.<\/p>\n Una arquitectura basada en la IA favorece la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n, la gesti\u00f3n estrat\u00e9gica de los recursos, el ajuste autom\u00e1tico en tiempo real y la prestaci\u00f3n de servicios inherentes.<\/p>\n La nueva frontera de la investigaci\u00f3n es reemplazar los componentes f\u00edsicos tradicionales dentro del IoT con an\u00e1logos digitales basados en modelos neuronales especialmente entrenados. La adopci\u00f3n de estas soluciones aportar\u00e1 importantes ventajas en t\u00e9rminos de flexibilidad, rendimiento y resiliencia de las nuevas tecnolog\u00edas, condiciones imprescindibles en un camino de crecimiento hacia un futuro Green Data sostenible<\/em>.<\/p>\n La biometr\u00eda de voz es la nueva frontera tecnol\u00f3gica que permite la identificaci\u00f3n y autentificaci\u00f3n por voz de forma mucho m\u00e1s segura que los sistemas tradicionales.<\/p>\n 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 generaci\u00f3n es precisamente la limpieza del audio, para reconocer y eliminar el ruido de fondo u otros elementos, como la respiraci\u00f3n con dificultad, etc…<\/p>\n Las t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial tambi\u00e9n tienen la capacidad de optimizar los procesos de Gesti\u00f3n de Energ\u00eda de IoT, gestionando de forma inteligente los tiempos de carga y el consumo, aumentando as\u00ed el tiempo de uso y la eficiencia.<\/p>\n La integraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda descrita anteriormente en las soluciones modernas utilizadas para el reconocimiento de sonidos y personas est\u00e1 resultando ser un \u00e9xito en t\u00e9rminos de rendimiento y precisi\u00f3n de los resultados. En particular, la posibilidad de dividir la tarea en diferentes componentes\/m\u00f3dulos permite aplicar el paralelismo de c\u00e1lculo necesario para permitir un an\u00e1lisis en tiempo real de los flujos de audio.<\/p>\n Un aspecto fundamental de esta arquitectura de c\u00e1lculo es el uso integrado de las bibliotecas CUDA<\/strong>, que optimizan al m\u00e1ximo las capacidades de las tarjetas Nvidia<\/strong>.<\/p>\n Con el aumento exponencial de las comunicaciones, debido tambi\u00e9n a la notable mejora de las infraestructuras TLC y a la reducci\u00f3n de los costes de conectividad de los diversos actores de comunicaci\u00f3n, la actividad de reconocimiento de hablantes vinculada al mundo forense ha aumentado notablemente.<\/p>\n Este fen\u00f3meno, unido a la conocida escasez de medios a disposici\u00f3n de la PG, est\u00e1 haciendo necesaria la implementaci\u00f3n de una nueva generaci\u00f3n de algoritmos en el enfoque del an\u00e1lisis de audio, capaz de respetar los procedimientos internacionalmente reconocidos en el mundo cient\u00edfico forense, con un enfoque basado en t\u00e9cnicas de IA y modelos neuronales.<\/p>\n En particular, es necesario proporcionar al operador un sistema semiautom\u00e1tico capaz de acelerar las operaciones principales (f\u00e1cilmente sujetas al factor de \u00aberror humano\u00bb) y comunicar al experto su papel de s\u00edntesis del an\u00e1lisis.<\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb background_color=\u00bb#000000″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_divider _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb background_color=\u00bb#000000″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_divider][et_pb_button button_url=\u00bbhttps:\/\/drive2data.com\/es\/\u00bb url_new_window=\u00bbon\u00bb button_text=\u00bbM\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios\u00bb button_alignment=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_button=\u00bbon\u00bb button_text_size=\u00bb22px\u00bb button_text_color=\u00bb#ffb300″ button_bg_color=\u00bb#020000″ button_border_width=\u00bb1px\u00bb button_border_color=\u00bb#E09900″ button_border_radius=\u00bb10px\u00bb button_font=\u00bb|600|||||||\u00bb button_use_icon=\u00bboff\u00bb background_layout=\u00bbdark\u00bb custom_margin=\u00bb||2%||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb16px|16px|16px|16px|false|true\u00bb box_shadow_style=\u00bbpreset1″ locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{%22gcid-f2ce690f-aeee-4241-a830-be586ba3dd75%22:%91%93}\u00bb][\/et_pb_button][et_pb_divider show_divider=\u00bboff\u00bb _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.20.2″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb background_color=\u00bb#000000″ locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=\u00bb1_2,1_2″ _builder_version=\u00bb4.20.2″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb background_color=\u00bb#000000″ locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.20.2″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_blurb title=\u00bbAI E MACHINE LEARNING: ES EL L\u00cdDER DE LA CYBER PROTECTION\u00bb image=\u00bbhttps:\/\/drive2data.com\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Preview-_Articolo.png\u00bb alt=\u00bbCyber_Protection_Drive2Data\u00bb _builder_version=\u00bb4.20.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n La relaci\u00f3n entre Inteligencia Artificial y Ciber Protection se ha establecido y est\u00e1 destinada a ser cada vez m\u00e1s simbi\u00f3tica. Las herramientas de Cyber Intelligence aprovechan al m\u00e1ximo las tecnolog\u00edas de Machine Learning y Deep Learning para diversos fines, desde el…<\/span><\/p>\nBIOMETRIC NEURAL<\/span> INTELLIGENCE INTEGRATION<\/h2>\n
LA INTEGRACI\u00d3N T\u00c9CNICA DE LAS REDES NEURONALES<\/span><\/h2>\n
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