Influencia de la inteligencia artificial en la mecánica industrial.
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.7979752Palabras clave:
mecánica, industrial, procesos, mantenimiento, predictivo y robóticaResumen
En este artículo se analiza la influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en el campo de la mecánica industrial. La IA ha demostrado tener un impacto significativo en diversas áreas de la industria, y la mecánica industrial no es una excepción. Mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de datos, la IA ha mejorado la eficiencia, la precisión y la fiabilidad de los sistemas mecánicos. Este estudio examina las aplicaciones de la IA en la mecánica industrial, incluyendo la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo y la robótica. Además, se discuten los desafíos y las implicaciones éticas asociadas con el uso de la IA en este campo se concluye que la IA tiene el potencial de transformar la mecánica industrial, ofreciendo mejoras significativas en la productividad y la eficiencia de los sistemas mecánicos. Mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de datos, la IA ha mejorado la eficiencia, precisión y confiabilidad de los sistemas mecánicos utilizados en la industria.
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T. Dereli and A. Baykasoglu. The use of artificial intelligence techniques in design and manufacturing: a review. Polytech, 3:27–60, 2000. 86
S.K Sinha and F Karray. Classification of underground pipe scanned images using feature extraction and neuro-fuzzy algorithm. Neural Networks, IEEE Transactions on, 13(2):393–401, 2002. 86
I.S Bajwa and M.A Choudhary. A study for prediction of minerals in rock images using back propagation neural networks. Advances in Space Technologies, 2006 International Conference on, pages 185–189. 86
Yuan-Kai Wang and Kuo-Chin Fan. Applying genetic algorithms on pattern recognition: an analysis and survey. Pattern Recognition, 1996., Proceedings of the 13th International Conference on, 2:740–744 vol.2, 1996. 87
Miroslav, H. Rafael, and C.J. Oscar. Evaluacion hidrogeológica de pozos a través de registros geofísicos, Fundamentos. Unam, 2005. 88
R. Corzo Rueda y C. Rincón Pabón. Proyecto de grado, Medición y evaluación de la magnitud y dirección de los esfuerzos in-situ en campo. Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2004. 88, 89, 90
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Derechos de autor 2023 Eduardo Santiago Armijos Mena, Brandon Paul Tipan Pardo, Luis Alfredo Alcivar Herrera, Anthony Josué Verá Toapanta
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