Aca tenemos lo que viene hacer la inteligencia artificial , un tema muy abundante en estos ultimos meses ya que se esta desarrollando mucho a nivel global , muchos proyectos esta ppt va dirigido para los estudiantes de ingenierias y ciencias

1. Asignatura:
INTRODUCCIÓN A LAS CIENCIAS E
INGENIERÍA

2. INTRODUCCIÓN
A LAS CIENCIAS
E INGENIERÍA
Inteligencia Artificial
Semana 16
Facultad de Química e Ingeniería
Química
Estudios Generales – EPIQ
CICLO : 2023 - II

3. Introduccion
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que
se ocupa de la creación de sistemas que pueden realizar tareas
que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la
percepción, el razonamiento y la toma de decisiones. La IAse
ha convertido en una herramienta importante en la ciencia y
la ingeniería, y se utiliza en una amplia variedad de
aplicaciones, desde la robótica hasta el procesamiento del
lenguaje natural.

4. La integración de la inteligencia artificial en la química ha
revolucionado la investigación y la industria. Al utilizar
algoritmos de aprendizaje automático y redes
neuronales, la IA ayuda a predecir propiedades químicas,
diseñar compuestos y optimizar procesos, lo que acelera
el desarrollo de fármacos, descubrimientos y avances en
la química.
Introducción

5. Historia de
la IA
La historia de la inteligencia
artificial comenzó en 1943
con la publicación del
artículo «A Logical Calculus
of Ideas Immanent in
Nervous Activity» de Warren
McCullough y Walter Pitts.
En ese trabajo, los científicos
presentaron el primer
modelo matemático para la
creación de una red
neuronal.
El primer ordenador de
red neuronal, Snarc, fue
creado en 1950 por dos
alumnos de Harvard:
Marvin Minsky y Dean
Edmonds. Ese mismo año,
Alan Turing publicó el
Test de Turing, que
todavía se utiliza hoy para
valorar las IA.

6. Los beneficios de la
inteligencia artifial
Eficiencia: la automatización de tareas repetitivas y procesos
complejos aumenta la productividad y ahorra tiempo.
Personalización:
personalizadas a
la IA permite ofrecer experiencias
los usuarios, desde recomendaciones de
productos hasta contenido en línea.
Análisis avanzado: grandes conjuntos de datos pueden ser
analizados rápidamente para extraer información valiosa que
guíe la toma de decisiones.
Innovación: la IA impulsa la creación de productos y servicios
innovadores que antes eran difíciles de imaginar.

7. Los peligros de la
inteligencia
artificial
La inteligencia artificial ofrece muchas
promesas para la humanidad, pero
también podría representar una
amenaza más peligrosa que la bomba
nuclear.
Con su capacidad de aprender y
evolucionar de forma autónoma, la IA
podría superar algún día la inteligencia
humana. Entonces podría decidir
volverse contra sus creadores..

8. Su
aplicación
en la
cienca e
ingeniería

9. En la
Ciencia
La IA ha evolucionado a lo
largo de varias etapas,
incluyendo la etapa
primaria (1956-1970), la
etapa de prototipos (1971-
1981) y la etapa de
difusión industrial (1981-
actualidad)
La inteligencia artificial (IA)
es una disciplina de la
informática que se enfoca
en la creación de sistemas
que pueden realizar tareas
que requieren inteligencia
humana .

10. Además, la IA ha sido
utilizada para mejorar
la precisión en el
diagnóstico médico y
en la identificación
temprana de
enfermedades
En el campo de la
ciencia, la IA ha sido
utilizada para una
amplia variedad de
aplicaciones, desde el
análisis de datos hasta
la simulación de
procesos biológicos
complejos

11. El Logic Theorist es un complejo
sistema de manejo de información
creado por Allen Newell, Herbert A.
Simon y Cliff Shaw en 1955. Este
sistema es considerado una de las
primeras muestras de un programa
exhibiendo comportamientos
inteligentes, al imitar el
comportamiento del ser humano para
solucionar problemas matemáticos.
Prototipos

12. ELIZA fue un 'chatbot' creado en
1966 por el profesor del Instituto
Tecnológico de Massachusetts
(MIT), Joseph Weizenbaum. Esta
inteligencia fue uno de los
primeros programas capaZ de
mantener una conversación con
un usuario humano.
No obstante, el chatbot tenía
ciertas limitaciones como su
imposibilidad de memorizar las
charlas, así como de aprender de
las comunicaciones que
entablaba con los humanos,
según el medio citado
anteriormente.

13. Atención médica: La IA ha
revolucionado el diagnóstico
médico al analizar imágenes
médicas y patrones para
detectar enfermedades en sus
etapas más tempranas
Industria automotriz: Los vehículos
autónomos, impulsados por la IA,
están transformando la movilidad y la
seguridad en las carreteras
Servicio al cliente: Los chatbots y
asistentes virtuales basados en IA
mejoran la atención al cliente al
proporcionar respuestas rápidas y
precisas a las consultas .

14. En la
Ingenieria
En cuanto a la ingeniería, la IA ha
cambiado en gran medida la forma de
interpretar y ejecutar los trabajos de
ingeniería en las industrias. Con equipos
tecnológicos capaces de mostrar
comportamiento inteligente es posible
obtener soluciones ágiles, seguras y
potentes aplicadas a procesos complejos
que antes eran campo exclusivo del ser
humano

15. La IA permite a los ingenieros
electrónicos automatizar
procesos, mejorar la eficiencia y
la precisión de sus diseños, y
desarrollar soluciones más
avanzadas para satisfacer las
necesidades de los consumidores

16. Modelos
Análisis de tiempo y costes: La IA puede
estimar el tiempo y el coste de un
proyecto de ingeniería, teniendo en
cuenta los recursos disponibles, las
condiciones del mercado, las
restricciones legales y los posibles
imprevistos. Por ejemplo, la IA puede
predecir el efecto de las condiciones
climáticas, el tráfico o las huelgas en el
desarrollo de una obra
Diseño inteligente: La IA puede ayudar a
los ingenieros a diseñar obras civiles,
como puentes, edificios, carreteras o
ferrocarriles, mediante el uso de
algoritmos que optimizan las soluciones
según los criterios establecidos. Por
ejemplo, la IA puede generar diseños que
minimicen el uso de materiales, el
impacto ambiental o el riesgo de fallos.

17. Gestión del proceso de construcción:
La IA puede supervisar y coordinar las
actividades
asegurando
de construcción,
que se cumplan los
estándares de calidad, seguridad y
eficiencia. Por ejemplo, la IA puede
utilizar sensores, cámaras y drones
para monitorear el estado de la obra,
detectar anomalías o desviaciones y
enviar alertas o instrucciones a los
trabajadores o a los robots
Identificación y mitigación de
riesgos: La IA puede analizar los
datos históricos y actuales de un
proyecto de ingeniería para
identificar los posibles riesgos que
puedan afectar al éxito del mismo.
Por ejemplo, la IA puede detectar
fallas estructurales, defectos de
humanos o
fabricación,
amenazas
errores
externas y proponer
medidas correctivas o preventivas

18. VENTAJAS
DESVENTAJAS
IMPACTO Y FUTURO
DISEÑO ASISTIDO
POR LA IA
• Optimización Eficiente
• Reducción de Errores
• Impacto significativo en la industria.
• La IA impulsará:
La creación de productos electrónicos personalizados,
además de optimizar dispositivos IoT.
• Requiere Conocimiento Especializado:

19. Automatización de
procesos.
Detección
temprana de
fallos.
• Optimalización.
• Seguridad.
• Fiabilidad. Dificultad de acceso
a los datos.
IMPACTO
• Optimización de procesos
Mejora en la producción y negocios.
• Cambios en la toma de decisiones
Transformación en la evaluación del
desempeño de los empleados.
FUTURO
• Reducción de costos y mejorar la
calidad de los productos.
• productos más innovadores y
atractivos
PROCESAMIENTO
DE SEÑALES

20. DÉCADA DE
LOS 50'
DÉCADA DE
LOS 60'
DÉCADA DE
LOS 80'
DÉCADA DE
LOS 90'
Se considera que la IA
como campo de
estudio formal
comenzó con la
Conferencia de
Dartmouth en 1956
convocada por John
McCarthy, donde se
acuñó el término.
EVOLUCIÓN DE LA
IA
EVOLUCIÓN DE LA
IA
Se desarrollaron
programas de lenguaje
natural y se exploraron
los primeros enfoques
para la resolución de
problemas mediante la
simulación de
razonamiento humano.
Se produjo un auge en
la investigación en IA,
pero también se
enfrentaron a desafíos
y críticas, conocidos
como el "invierno de la
IA" . El interés y la
inversión disminuyeron.
Con avances en
algoritmos, poder
computacional y grandes
conjuntos de datos, la IA
experimentó un
renacimiento. Se ha
llevado a la IA a
desarrollos significativos.

22. La inteligencia artificial puede
automatizar tareas y procesos
repetitivos, lo que permite
ahorrar tiempo y recursos.
Los algoritmos de inteligencia
artificial pueden analizar
grandes cantidades de datos
con mayor precisión y
velocidad que los humanos, lo
que ayuda a prevenir errores y
mejorar la calidad de los
resultados.
La inteligencia artificial puede
identificar patrones y
tendencias en los datos, lo que
ayuda a optimizar los procesos
de producción y a tomar
decisiones más informadas.
La inteligencia artificial puede
identificar y prevenir riesgos
potenciales en la industria
química, reduciendo así el
riesgo de accidentes o
incidentes.
La inteligencia artificial puede
ayudar a acelerar la
investigación y el desarrollo de
nuevos productos químicos,
permitiendo la creación de
soluciones más avanzadas y
eficientes.

23. La implementación de la
artificial puede
inteligencia
requerir una
significativa
inversión
en
infraestructura, software y
capacitación del personal.
La precisión de los resultados
de la inteligencia artificial
depende en gran medida de
la calidad y cantidad de los
datos disponibles. Si los datos
son limitados o incorrectos,
los resultados pueden ser
inexactos o poco confiables.
Aunque la inteligencia artificial
puede
complejos,
realizar
no
análisis
puede
reemplazar completamente la
intuición y la experiencia
humana en la industria
química, donde la seguridad y
la toma de decisiones críticas
son fundamentales.
La automatización impulsada por
la inteligencia artificial puede
afectar a ciertos puestos de
trabajo en la industria química, lo
que podría resultar en la pérdida
de empleos para los trabajadores
que realizan tareas repetitivas y
predecibles.
La implementación de la
inteligencia artificial puede
aumentar la vulnerabilidad de los
sistemas informáticos a los
ataques cibernéticos, lo que podría
comprometer la seguridad de la
información y la integridad de los
procesos químicos.

24. Según un estudio de 2021 de la revista Nature, la IA puede
reducir el tiempo necesario para realizar investigaciones en un
50% en promedio.
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3
IMPACTO DE LA IA EN LA CIENCIA
Y LA INGENERIA
Proyecto AlphaFold de DeepMind, que en 2020 logró resolver el problema del
plegamiento de proteínas, un desafío que había eludido a los científicos durante
décadas. Este avance permitirá comprender mejor las funciones y estructuras
de las proteínas, lo que podría conducir a nuevos medicamentos y terapias más
efectivas.
En 2019, investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron una
plataforma basada en IA llamada ScienceIE, que facilita la identificación de
investigaciones relevantes y la conexión de expertos en diferentes campos.

25. 02
03
04
Para acelerar el proceso de descubrimiento de nuevos
medicamentos, identificando posibles compuestos
farmacológicos y prediciendo su eficacia mediante el
análisis de grandes conjuntos de datos..
01
IIMPACTO DE LA
AII EN:
:
QUÍMICA optimizar rutas de síntesis química, lo que
puede mejorar la eficiencia y reducir los
costos de producción.
La robótica y la IA se combinan para
automatizar tareas en laboratorios químicos,
aumentando la precisión y la velocidad de los
experimentos.
procesar grandes cantidades de datos experimentales y
modelar relaciones complejas, lo que ayuda a comprender
mejor la química y tomar decisiones más informadas.

27. La IA también puede ser útil para la
optimización de procesos químicos
existentes. Por ejemplo, los
algoritmos de IA pueden identificar
las variables más importantes en un
proceso químico, como la
temperatura y la presión, y ajustarlas
automáticamente para optimizar la
producción y reducir los residuos.
PRIMER EJEMPLO

28. Otra aplicación de la IA en el sector
químico es la automatización de
tareas repetitivas y peligrosas. Por
ejemplo, los robots equipados con
tecnología de IA pueden realizar
tareas peligrosas en entornos
químicos, como la manipulación de
sustancias tóxicas y la limpieza de
reactores químicos.
SEGUNDO EJEMPLO

29. También, la IA también puede ser utilizada para la
predicción de propiedades de los compuestos, lo
que puede ayudar a los fabricantes a seleccionar
los mejores compuestos para una aplicación en
particular. Por ejemplo, los algoritmos de IA
pueden predecir la solubilidad de un compuesto
en un solvente particular o la estabilidad térmica
de un aditivo en un determinado proceso de
producción. Esto ayudará en gran medida a
nuestro técnicos-comerciales a recomendar el
mejor aditivo, colorante o pigmento para cada
aplicación de nuestros clientes.
TERCER EJEMPLO

30. OPTIMATIZACIÓN
DE PROCESOS
La IA puede mejorar la eficiencia y la optimización de procesos
químicos complejos, ayudando a reducir costos y tiempo.
DISEÑO DE
MATERIALES
Facilita la creación y selección de materiales con propiedades
específicas, acelerando el desarrollo de nuevos productos
químicos y materiales.
CONTROL
DE CALIDAD
La IA puede contribuir al monitoreo en tiempo real y al control
de calidad, detectando desviaciones o anomalías en los
procesos de fabricación.
AUTOMATIZACIÓ
N
La IA puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas,
permitiendo que los ingenieros químicos se enfoquen en
actividades más creativas y estratégicas.

31. INTERDISCIPLI
NARIEDAD
DESAFIOS
FUTUROS Y
OPORTUNIDA
DES
La colaboración entre ingenieros químicos, científicos de datos y expertos en IA es
esencial para enfrentar desafíos complejos. Al fusionar conocimientos en procesos
químicos con habilidades en análisis de datos e IA, se impulsa la innovación,
generando soluciones eficientes y avanzadas en áreas como la optimización industrial
y el desarrollo de tecnologías sostenibles.
EDUCACION Y
FORMACION
Preparar a la próxima generación de ingenieros químicos implica integrar
habilidades en inteligencia artificial y ciencia de datos en
el currículo. La formación interdisciplinaria permitirá a
estos profesionales abordar desafíos industriales
mediante soluciones innovadoras y adaptarse a un
entorno laboral en constante evolución.

32. PERSPECTIVAS FUTURAS DE
LA IA
• En la ingeniería química, las perspectivas futuras de la inteligencia artificial
(IA) apuntan a una mayor eficiencia en procesos industriales. La aplicación
de algoritmos avanzados en el diseño de plantas, control de procesos y
optimización de la producción tiene el potencial de mejorar
significativamente la productividad y reducir costos.
Sin embargo, también surge la necesidad de
abordar desafíos éticos y regulatorios para
garantizar un impacto positivo en la sociedad
y la economía.

33. EN CUANTO A LOS EJEMPLOS EN
QUÍMICA INCLUYEN LA
PREDICCIÓN DE PROPIEDADES DE
COMPUESTOS Y LA
OPTIMIZACIÓN DE SÍNTESIS
AL PROYECTAR EL FUTURO DE LA
IA, SE VISLUMBRAN AVANCES
TRANSFORMADORES, PERO SE
SUBRAYA LA NECESIDAD DE UNA
GESTIÓN PRUDENTE
EL FUTURO DE LA IA PROMETE
AVANCES REVOLUCIONARIOS,
PERO SE NECESITA UNA
GESTIÓN CUIDADOSA PARA
MITIGAR POSIBLES RIESGOS.
DESAFÍOS COMO LA
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
COMPLEJOS
EN LA CIENCIA Y LA INGENIERÍA,
LA IA IMPULSA LA
INVESTIGACIÓN, PERO LA
DEPENDENCIA EXCESIVA
PLANTEA INTERROGANTES
ÉTICOS Y DE CONTROL
LA INTEGRACIÓN DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA
QUÍMICA OFRECE NOTABLES
VENTAJAS, COMO LA ACELERACIÓN
DE DESCUBRIMIENTOS Y LA
OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS