Simulaciones, IA explicable y gemelos digitales crecerán este año

El 2024 se revela con promesas emocionantes y desafíos interesantes en el tema de la tecnología. La empresa de ciencia computacional e inteligencia artificial (IA), Altair, ofrece sus predicciones de lo que considera tendrá lugar durante este año con respecto a las tendencias tecnológicas que redefinen el juego en la simulación y el diseño digital.

1. Simulación autónoma con diseño forjado por la IA

En el panorama actual, la inteligencia artificial emerge como la fuerza propulsora detrás de la era de la autosimulación. La interacción creciente entre datos/IA y simulación acelera el uso de simulaciones basadas en la física, empoderando incluso a aquellos sin experiencia técnica. Para los analistas de Altair, estamos ante una transformación donde la máquina se convierte en la diseñadora principal, acelerando el proceso creativo y democratizando el acceso a la simulación.

2. La transparencia será imperativa con la 'IA explicable' como norma

Con la IA desempeñando un papel central, la exigencia de una “IA explicable” se vuelve esencial. Los usuarios demandan una comprensión más clara de los procesos de la IA. Altair prevé una respuesta a esta demanda mediante una transparencia que se convierta en un estándar. Esta necesidad cambiará la forma en que las organizaciones abordan la gobernanza y las regulaciones en torno a la inteligencia artificial, llevando la confianza a nuevos niveles.

3. Blockchain como escudo del linaje de datos

En el núcleo de las decisiones críticas, la tecnología blockchain puede servir como el protector del linaje de datos. La procedencia/linaje del modelo se vuelve crucial, y blockchain se vuelve una piedra angular de la integridad de los registros. Esta aplicación de blockchain no solo responde a la creciente preocupación por la manipulación de datos, sino que también proporciona una confianza inquebrantable en el proceso de toma de decisiones, impulsando una nueva era de decisiones seguras y fiables.

4. Revolucionando la eficiencia del modelo con MLOps en el límite

La evolución de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) trasciende las operaciones convencionales para abrazar la optimización del modelo en todos sus niveles. Desde el ajuste de hiperparámetros, hasta la optimización del rendimiento específico para casos de uso y conjuntos de chips, esta expansión redefine la eficiencia del aprendizaje automático. Esta evolución, señalan desde Altair, no solo permite implementación y escalamiento eficientes, sino también la adaptación ágil a diversos entornos y requisitos, marcando un hito en la flexibilidad y rendimiento del aprendizaje automático.

5. La ingeniería este año incluye simulación, gemelos digitales y eficiencia sin fronteras

Para la empresa de ciencia computacional e inteligencia artificial (IA), este año promete avances audaces en la ingeniería, con la simulación y los gemelos digitales alzándose como héroes. Los gemelos digitales, reproducciones virtuales exactas de sistemas físicos, revolucionarán industrias como la manufactura, BFSI (Banca, Finanzas, Aseguradoras) y la logística. Asimismo, proporcionarán un terreno de prueba para el diseño y la optimización, permitiendo a las empresas identificar y resolver problemas antes de la producción física.

En la industria BFSI, Altair explica que los gemelos digitales ayudarán a mejorar la eficiencia operativa, facilitar la gestión de riesgos y aumentar la agilidad al proporcionar una visión integral y en tiempo real de la infraestructura y los flujos de trabajo, impulsando así la innovación y la adaptación rápida a cambios en el entorno financiero. Esta tecnología no sólo acelera la innovación, sino que también reduce costos y riesgos, abriendo la puerta a un horizonte donde la eficiencia y la precisión son la norma.

“El escenario está preparado para la innovación y la convergencia tecnológica, donde la anticipación y la adaptación son las claves”, concluyeron desde la empresa.