Machine learning & iot

Secretaría de Educación Pública Subsecretaría de Educación Media Superior Dirección General de Educación Tecnológica Industrial FO-PMT

XIX CONCURSO NACIONAL DE PROTOTIPOS 2017 PORTADA PARA PLAN DE INVESTIGACIÓN O MODELO DE NEGOCIOS DATOS DEL PROYECTO

Machine Learning – Internet of Things

Título del proyecto:

Carlos Emmanuel Ponce Tetzoyotl

Nombre del autor 1: Nombre del autor 2:

Oswaldo de Jesús Sánchez León

Nombre del autor 3:

Jeremy Ricardo Alducin Galiote Adrián Espinosa Miron

Nombre del autor 4: Entidad Federativa: Veracruz Número: Categoría:

Plantel: CBTis

47 Modalidad:

Alumno

Prototipo Tecnológico

DATOS DE LOS ASESORES

Arturo Contreras Trujillo

Nombre del asesor técnico: Grado Académico:

Maestría

M.A.G.I.E

Perfil Profesional:

CBTis 47

Institución o Plantel:

Arturo Contreras Trujillo

Nombre del asesor metodológico: Grado Académico:

Maestría

M.A.G.I.E

Perfil Profesional:

CBTis 47

Institución o Plantel: Fecha de inicio del proyecto:

20

Marzo

17

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Fecha de término del proyecto:

23

Mayo

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ÍNDICE

1. Portada de presentación (FO-PMT_2017 Word) 2. Índice 3. Introducción (Se realiza al final) 4. Planteamiento del problema 5. Justificación de la investigación 6. Hipótesis 7. Objetivos de la investigación (Objetivo General – Objetivos Específicos) 8. Marco teórico 9. Descripción de planeación y desarrollo del proyecto ( Cronograma de Actividades ) 10. Descripción del grado de innovación 11. Descripción del grado de factibilidad (técnica, operativa y financiera)

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INTRODUCCIÓN

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Planteamiento del problema A partir de los últimos años la tecnología ha tenido un crecimiento exponencial a causa de nuevas tendencias tecnologías o ramas de la computación, creemos que es importante hablar de esto ya que tenemos que saber usar y manejar de manera responsable y profesional lo que el futuro de la tecnología nos tenga preparado.

El Machine Learning y el IoT (por sus siglas en ingles “Internet of Things”) son dos grandes ramas que se relacionan y su crecimiento es demasiado grande por lo tanto muchos de nosotros aún desconocemos estos dos conceptos que se han vuelto tendencia y parte del futuro de la tecnología, algo muy importante del ML (Machine Learning) es que va de la mano con la AI (Artificial Intelligent) y esto es de mucha importancia y para muchos algo tenebroso pero ya es una realidad, debido al ser ignotos sobre estas dos ciencias y no investigar a fondo nos dejamos llevar por comentarios que solo alimentan nuestra ignorancia, es claro que tiene sus desventajas pero ya es una realidad hoy en día.

Por otro lado el IoT (Internet of Things) ya está presente entre nosotros, desde los teléfonos inteligentes, automóviles y cosas cotidianas que hoy ya son parte de la tecnología y forman parte de toda una gran red de dispositivos inteligentes, es por eso que hay que saber sobrellevar todo lo relacionado con la tecnología e informarnos para darles un buen uso y sacarle todo el provecho, es por eso nuestra preocupación por estas dos ciencias, para que el publico se pueda informar y saber plantear y enfrentarse adecuadamente a todas las innovaciones que vienen por delante.

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Justificación del Problema

Debido a las malas interpretaciones se generan dudas y miedos acerca de los avances tecnológicos y como sociedad debemos estar preparados a todo lo nuevo que se presente y hacerle frente, es bueno informarnonos para así no caer en prejuicios y comentarios sin fundamentos.

Muchos confundimos conceptos como Machine Learning e Inteligencia Artificial pero no investigamos a fondo, el saber usar la tecnología es muy importante y así mismo no generar malos hábitos especialmente en los niños que es donde más recae todo este problema.

Las escuelas por otra parte, no le toman importancia al uso de las tecnologías de manera masiva y el problema viene desde nuestro gobierno, ya que nuestra sociedad les dan un mal uso, y se genera una confucionismo y esto perjudica nuestro desarrollo como sociedad ya que solo nos esclavizamos a la tecnología de manera perjudicial y dejamos por otro lado las cosas importantes, en cambio otros países la han sabido ocupar, se han informado y están creando cosas asombrosas, revolucionando el campo de la tecnología, pero por otra parte debido a este crecimiento ahora somos vulnerables ya que como casi todo depende del Internet, nuestros datos personales quedan expuestos y a larga nos puede afectar por robo de información, hackeos, entre otras situaciones.

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Hipótesis

¿Será que algún día las maquinas superen los niveles cognitivos del ser humano?

Está es una de varias interrogantes que se preguntan la sociedad al igual que la comunidad científica y tecnológica, ya que de acuerdo al gran avance que se está teniendo durante estos últimos años en la tecnología es demasiado grande, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas es algo que está creciendo de manera exponencial y día con día vemos maquinas que piensan de una manera más natural, muchos investigadores y eruditos en el tema afirman que aún estamos lejos para que una inteligencia artificial nos supere en cuanto al nivel cognitivo que tenemos y la conciencia misma, ya que una maquina no es consiente solo interpreta los datos y a su vez aprende, y hasta que una maquina no llegue a pasar el test de Turing no nos habrán superado… Pero eso era en su momento, hoy ya existen maquinas que incluso superan el test de Turing y aún no nos superan, ya que solo están programadas para actuar de forma natural como un humano pero siguen trabajando en ello para que una computadora no solo aprenda por redes neuronales sino tenga conciencia, y es algo que se ha visto durante este año, desde computadoras cuánticas hasta convertirnos en superhumanos, lo cual es el nuevo proyecto que ya ha sido lanzado por Elon Musk con su nueva empresa Neuranlink la cual se va a encargar de conectar al ser humano con la inteligencia artificial, es decir, diseñarán de implantes cerebrales que nos conecten directamente con cualquier máquina del mundo. Y la interrogante es… ¿Estamos preparados psicológicamente y cognitivamente como sociedad para dicha gran tecnología y responsabilidad que estará en manos del ser humano?

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Objetivos de la Investigación

Nuestro objetivo es dar a conocer la tecnología que tenemos en nuestras manos hoy en día, y puede ser una gran herramienta para nuestro avance o por lo contrario puede ser un arma de doble filo que nos lleve hasta nuestra propia extinción.

Vamos a abordar temas interesantes ya que por falta de información o investigación hemos sacado conclusiones falsas acerca de la tecnología, al igual que pensaremos de una manera más crítica y responsable de lo que estamos por enfrentar y crear para que así estemos preparados como sociedad para los grandes avances que se presentarán en un futuro no muy lejano, ya que desde pequeños debemos tener una buena y correcta formación para usar la tecnología de forma positiva y así funcione como herramienta y no en contra de nosotros mismo.

La Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el IoT, son tres situaciones de las cuales abordaremos ya que es algo muy importante y relevante que veremos más en nuestras vidas y las cuales hemos pasado de manera desapercibida cuando en realidad son cosas de gran peso y con una importancia muy grande y lo cual nos beneficiará si aprendemos más acerca de ellos y tener los fundamentos básicos para poder lidiar con esto y no caer en el uso incorrecto de éstas.

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Marco Teórico El aprendizaje automático (Machine Learning) es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Usando algoritmos que iterativamente aprender de los datos, Machine Learning permite a las computadoras encontrar ideas ocultas sin ser explícitamente programado en donde buscar.

El ML permite a los sistemas cognitivos aprender, razonar y comprometerse con nosotros de una manera natural y personalizada. Piense en las recomendaciones de películas de Netflix, en los anuncios de Internet basados en hábitos de navegación o incluso en las operaciones bursátiles. Éstas son todas las maneras en que el aprendizaje automático nos ayuda a navegar por nuestro mundo de nuevas maneras. El término aprendizaje de máquina se refiere a la detección automatizada de patrones significativos en los datos. En el último par de décadas se ha convertido en una herramienta común en casi cualquier tarea que requiere la extracción de información de grandes conjuntos de datos. Estamos rodeados por una tecnología de aprendizaje basado en la máquina: los motores de búsqueda aprenden a traernos los mejores resultados (al colocar anuncios rentables), el software anti-spam aprende a filtrar nuestros mensajes de correo electrónico y las transacciones con tarjetas de crédito son aseguradas por un software que aprende cómo Para detectar fraudes. Las cámaras digitales aprenden a detectar rostros y las aplicaciones de asistencia personal inteligente en teléfonos inteligentes aprenden a reconocer comandos de voz.

Una medida del progreso en el Aprendizaje Automático es sus importantes aplicaciones del mundo real, como las que se enumeran a continuación.

•

Reconocimiento

de

voz.

Los

sistemas

comerciales

actualmente

disponibles para el reconocimiento de voz utilizan el aprendizaje de máquina de una manera u otra para entrenar el sistema para reconocer el habla.

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•

Visión por computador. Muchos sistemas de visión actuales, desde sistemas de reconocimiento de rostros hasta sistemas que clasifican automáticamente las imágenes de microscopio de células, se desarrollan utilizando el aprendizaje automático.

•

Bio-vigilancia. Una variedad de esfuerzos gubernamentales para detectar y rastrear los brotes de enfermedades usan ahora el aprendizaje automático. Por ejemplo, el proyecto RODS incluye la recopilación en tiempo real de informes de admisión a salas de emergencia en el oeste de Pennsylvania y el uso de software de aprendizaje automático para conocer el perfil de admisiones típicas para detectar patrones anómalos de síntomas y su distribución geográfica.

•

Control de robots. Métodos del ML se han utilizado con éxito en una serie de sistemas de robots. Por ejemplo, varios investigadores han demostrado el uso de la máquina de aprendizaje para adquirir estrategias de control para el vuelo en helicóptero estable y helicópteros acrobáticos.

Por otro lado, el IoT (Internet of Things) es un concepto y un paradigma que considera presencia en el ambiente de una variedad de cosas / objetos que a través de las conexiones inalámbricas y por cable y los sistemas de direccionamiento únicos interactúan entre sí y cooperan con otras cosas / objetos para crear nuevas aplicaciones / servicios y alcanzar objetivos comunes. En este contexto, la investigación y los desafíos de desarrollo para crear un mundo inteligente son enormes. Un mundo donde lo real, lo digital y lo virtual convergen para crear entornos inteligentes que hacen que la energía, el transporte, las ciudades y muchas otras áreas sean más inteligentes. El objetivo de Internet de las cosas es permitir que las cosas estén conectadas en cualquier momento, en cualquier lugar, con cualquier cosa y cualquier persona idealmente usando cualquier ruta / red y cualquier servicio. Internet de las cosas es una nueva revolución de Internet.

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Actualmente, IoT está compuesta por una colección dispersa de redes diferentes y con distintos fines. Por ejemplo, los automóviles actuales tienen múltiples redes para controlar el funcionamiento del motor, las medidas de seguridad, los sistemas de comunicación y así sucesivamente.

FUENTES:

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms / Cambridge University Press. http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understandingmachine-learning-theory-algorithms.pdf The Discipline of Machine Learning / School of Computer Science Carnegie Mellon University Pittsburgh. http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/MachineLearning.pdf Machine Learning / IBM Analytics https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/machine-learning/ Machine Learning / SAS https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.html Internet of Things: Converging Technologies for Smart Environments and Integrated Ecosystems / Book by Dr. Ovidiu Vermesan SINTEF, Norway and Dr. Peter Friess EU, Belgium. http://www.internet-of-thingsresearch.eu/pdf/Converging_Technologies_for_Smart_Environments_and_Integrat ed_Ecosystems_IERC_Book_Open_Access_2013.pdf Internet de las cosas: Cómo la próxima evolución de Internet lo cambia todo / Cisco. http://www.cisco.com/c/dam/global/es_mx/solutions/executive/assets/pdf/internetof-things-iot-ibsg.pdf

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Descripción de planeación y desarrollo del proyecto ( Cronograma de Actividades )

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Descripción del grado de innovación.

Los rápidos avances tecnológicos han permitido que el hombre se desempeñe de una manera más eficiente, la cual ha producido una transformación profunda de la instrumentación de la sociedad, y en consecuencia, lleva a nuevos modelos de producción y de transformación social. Los beneficios que trae consigo el contar con máquinas sofisticadas capaces de recibir órdenes y realizar actividades con exactitud las cuales llamaremos maquinas pensantes (sistemas inteligentes). Sin embargo, el progreso es algo más que innovación tecnológica e industrialización; va más ligado al desarrollo de las libertades humanas fundamentales, como las libertades sociales económicas. Las ventajas que trae el disponer de un asistente artificial no son más que las de solucionar los errores y defectos propios del ser humano; es decir, el desarrollo de sistemas expertos que hoy en día se están utilizando con éxito en los campos de la medicina, geología y aeronáutica aunque todavía están poco avanzados en relación con el ideal del producto IA completo.

Actualmente la humanidad se encuentra en una nueva época, en la cual el trabajo físico y mental, está perdiendo importancia ya que está siendo remplazado por la revolución industrial y la informática.

Los científicos han soñado durante años con conseguir máquinas que pudiesen reaccionar con el entorno, de manera semejante a como los humanos lo hacen.

Los sistemas clasificadores “con aprendizaje” o Learning Classifier Systems (en adelante LCS), pueden considerarse como una aproximación con AG al aprendizaje a partir de la interacción con el entorno. En general, un LCS toma un conjunto de entradas y produce un conjunto de salidas que indican una cierta clasificación de las entradas. Un LCS “aprende” cómo clasificar sus entradas. Esto implica a menudo “mostrar” al sistema muchos ejemplos de los patrones de la entrada, y sus salidas correctas correspondientes.

Poco a poco nos iremos adentrando en este mundo de la tecnología, el impacto es muy grande a nivel social, económico, científico y tecnológico.

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Descripción del grado de factibilidad (técnica, operativa y financiera) Estudio de Factibilidad Técnica • Computadora •

Internet

•

Servicio eléctrico

•

Hojas blancas

•

Lapiceros

•

Escritorio

•

Impresora

•

Escáner

•

Agenda

•

Memorias USB

•

Teléfono

Estudio de Factibilidad Operativa

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Estudio de Factibilidad Financiera (Mensual) Recursos y Servicios ❖ Internet: $250.00 ❖ Papelería: $150.00 ❖ Impresiones: $50.00 ❖ Servicio de electricidad: $120.00 ❖ Servicio de telefonía: $100.00

Sueldos ❖ Director General: $10,000 .00 ❖ Programador: $7,000 .00 ❖ Jefe de Operaciones: $4,000 .00 ❖ Director de Tecnología: $5,000 .00 ❖ Asistente de Operaciones: $3,000 .00 ❖ Director de Finanzas: $5,000 .00 ❖ Director Comercial: $5,000 .00 ❖ Auxiliar de Servicios: $3,000 .00 ❖ Director de Seguridad: $3,000 .00 ❖ Investigador: $4,000 .00 ❖ Entrevistador: $3,000 .00 ❖ Documentación: $3,000 .00 ❖ Director de Comunicaciones: $5,000 .00 ❖ Manager: $4,000.00 ❖ Jefe de Marca: $3,000.00 ❖ Vendedor: $3,000 .00 Total de Costos: $70,670 .00

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