La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el Machine Learning no es como el del pasado. Si no sabías, esta tendencia tecnológica nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas, interesante ¿no lo crees?
A la hora de describir qué es Machine Learning es inevitable la relación con el concepto de la Inteligencia Artificial. Machine Learning o Aprendizaje Automático, hace referencia a la capacidad de una máquina o software para aprender mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación respecto a cierta entrada de datos en su sistema.
Durante este artículo estaremos abarcando más sobre este tema tecnológico, pero desde la perspectiva del sector de transporte. Comencemos.
La importancia y el uso de datos
Las empresas en el sector de transporte que se dedican ya sean al transporte de pasajeros como al de mercancías, se apoyan mucho en sistemas tecnológicos para la gestión de flotas, operaciones logísticas o la planificación de rutas. Generando un gran número de datos sobre sus vehículos, conductores, y todo lo que conlleva a la actividad logística.
A través de las distintas disciplinas analíticas, se puede adquirir un mayor conocimiento de lo que ocurre en el negocio, apoyándose en los datos, y basar la toma de decisiones en ellos.
Si se quiere mejorar la eficiencia de los procesos de negocio, es importante invertir en soluciones que incorporan técnicas de analítica avanzada.
El Machine Learning en acción
Para alcanzar los objetivos anteriores es necesario el uso de soluciones de Machine Learning. El aprendizaje automático ha existido durante mucho tiempo. Pero realmente ha explotado en los últimos años gracias a los avances en el procesamiento informático y la computación en la nube que ha permitido escalar y analizar cantidades masivas de datos. Hoy el aprendizaje automático existe en todos los rincones de nuestras vidas, y el sector del transporte no es una excepción.
Dada la gran cantidad de datos que genera la industria a través de vehículos conectados, dispositivos de registro electrónico, sensores y más, es probable que gane aún más tracción.
Algunas áreas donde Machine Learning ya se está aplicando en camiones incluyen la automatización de back office, la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo y el desarrollo de controladores. También es un componente clave en el desarrollo de tecnologías como plataformas y plataformas de coincidencia de carga digital.
¿Hacia dónde va el Machine Learning?
Como hemos leído, el Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los sistemas y ordenadores aprender, es decir mediante el Machine Learning se puede crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada a partir de ejemplos o muestras.
En 2023, la inversión en el mundo en tecnología de Machine Learning previsiones alcanzará el máximo de los 97.900 millones de dólares (IDC). El uso del Machine Learning se encuentra en pleno crecimiento como parte clave para el desarrollo de sistemas de trabajo en el sector de transporte.
Es por ello, por lo que la clave de la eficiencia del Machine Learning es el procesamiento y análisis de datos. En el sector de transporte se maneja una base de datos muy extensa. Por lo tanto, se ve y verá muy beneficiada con la aplicación de esta herramienta tecnológica.
Escrito por: Ricardo Meneses
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