Hispanopedia Wiki
La ingeniería de la información es la disciplina de ingeniería que se ocupa de la generación, distribución, análisis y uso de información, datos y conocimiento en sistemas. [1] [2] [3] [4] [5] El campo se hizo identificable por primera vez a principios del siglo XXI.
Los componentes de la ingeniería de la información incluyen campos más teóricos como el aprendizaje automático , la inteligencia artificial , la teoría del control , el procesamiento de señales y la teoría de la información , y campos más aplicados como la visión por computadora , el procesamiento del lenguaje natural , la bioinformática , la computación de imágenes médicas , la quimioinformática , la robótica autónoma , la robótica móvil y las telecomunicaciones. [1] [2] [5] [6] [7] Muchos de estos se originan en la ciencia de la computación , así como en otras ramas de la ingeniería como la ingeniería informática , la ingeniería eléctrica y la bioingeniería .
El campo de la ingeniería de la información se basa en gran medida en las matemáticas, particularmente en la probabilidad , la estadística, el cálculo , el álgebra lineal , la optimización , las ecuaciones diferenciales , el cálculo variacional y el análisis complejo .
Los ingenieros de información a menudo [ cita requerida ] tienen un título en ingeniería de la información o un área relacionada, y a menudo son parte de un organismo profesional como la Institución de Ingeniería y Tecnología o el Instituto de Medición y Control . [8] [9] [10] Se emplean en casi todas las industrias debido al uso generalizado de la ingeniería de la información.
Historia
En la década de 1980 y 1990, el término ingeniería de la información se refería a un área de la ingeniería de software que pasó a conocerse como ingeniería de datos en la década de 2010 y 2020. [11]
Elementos
Aprendizaje automático y estadísticas
El aprendizaje automático es el campo que implica el uso de métodos estadísticos y probabilísticos para permitir que las computadoras "aprendan" de los datos sin ser programadas explícitamente. [12] La ciencia de datos implica la aplicación del aprendizaje automático para extraer conocimiento de los datos.
Los subcampos del aprendizaje automático incluyen el aprendizaje profundo , el aprendizaje supervisado , el aprendizaje no supervisado , el aprendizaje de refuerzo , el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje activo .
La inferencia causal es otro componente relacionado con la ingeniería de la información.
Teoría del control
La teoría de control se refiere al control de sistemas dinámicos ( continuos ) , con el objetivo de evitar retrasos, sobreimpulsos o inestabilidad . [13] Los ingenieros de información tienden a centrarse más en la teoría de control que en el diseño físico de sistemas y circuitos de control (que tiende a caer dentro de la ingeniería eléctrica).
Los subcampos de la teoría de control incluyen el control clásico , el control óptimo y el control no lineal .
Procesamiento de señales
El procesamiento de señales se refiere a la generación, análisis y uso de señales , que pueden tomar muchas formas, como imagen , sonido , eléctricas o biológicas. [14]
Teoría de la información
La teoría de la información estudia el análisis, la transmisión y el almacenamiento de información. Los principales subcampos de la teoría de la información incluyen la codificación y la compresión de datos . [15]
Visión por computadora
La visión por computadora es el campo que se ocupa de lograr que las computadoras comprendan datos de imágenes y videos a un alto nivel. [16]
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural se ocupa de lograr que las computadoras comprendan los lenguajes humanos (naturales) a un alto nivel. Esto generalmente implica texto , pero también suele incluir el procesamiento y reconocimiento de voz . [17]
Bioinformática
La bioinformática es el campo que se ocupa del análisis, procesamiento y uso de datos biológicos . [18] Esto generalmente significa temas como genómica y proteómica , y a veces también incluye la computación de imágenes médicas .
Quimioinformática
La quimioinformática es el campo que se ocupa del análisis, procesamiento y uso de datos químicos . [19]
Robótica
La robótica en la ingeniería de la información se centra principalmente en los algoritmos y programas informáticos utilizados para controlar robots . Como tal, la ingeniería de la información tiende a centrarse más en robots autónomos, móviles o probabilísticos. [20] [21] [22] Los principales subcampos estudiados por los ingenieros de la información incluyen el control , la percepción , SLAM y la planificación del movimiento . [20] [21]
Herramientas
En el pasado, algunas áreas de la ingeniería de la información, como el procesamiento de señales, utilizaban electrónica analógica , pero hoy en día la mayor parte de la ingeniería de la información se realiza con computadoras digitales . Muchas tareas en ingeniería de la información se pueden paralelizar , por lo que hoy en día la ingeniería de la información se lleva a cabo utilizando CPU , GPU y aceleradores de IA . [23] [24] También ha habido interés en el uso de computadoras cuánticas para algunos subcampos de la ingeniería de la información, como el aprendizaje automático y la robótica . [25] [26] [27]
Véase también
- Ingeniería aeroespacial – Rama de la ingeniería
- Ingeniería química – Disciplina de ingeniería enfocada en la operación y diseño de plantas químicas.
- Ingeniería civil : disciplina de ingeniería centrada en la infraestructura física.
- Informática de ingeniería : disciplina que combina la tecnología de la información (TI) o informática con conceptos de ingeniería.Páginas que muestran descripciones de wikidata como alternativa
- Internet de las cosas : una estructura similar a Internet que conecta objetos físicos cotidianos
- Lista de ramas de la ingeniería
- Ingeniería mecánica – Disciplina de ingeniería
- Estadística – Estudio de la recopilación, análisis, interpretación y presentación de datos.
Referencias
- ^ ab "Conferencia de 2009 | Conferencias anteriores | Conferencia de Turing del BCS/IET | Eventos | BCS – The Chartered Institute for IT". www.bcs.org . Consultado el 11 de octubre de 2018 .
- ^ ab Brady, Michael (2009). "Ingeniería de la información y su futuro". Institution of Engineering and Technology, Turing Lecture . Consultado el 4 de octubre de 2018 .
- ^ Roberts, Stephen. "Introducción a la ingeniería de la información" (PDF) . Oxford Information Engineering . Consultado el 4 de octubre de 2018 .
- ^ "Departamento de Ingeniería de la Información, CUHK". www.ie.cuhk.edu.hk . Archivado desde el original el 15 de mayo de 2021 . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ ab "Ingeniería de la información | Departamento de ingeniería". www.eng.cam.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ "Information Engineering Main/Home Page" (Página principal/de inicio de Ingeniería de la información). www.robots.ox.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ "Ingeniería de la información". warwick.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ "Socios académicos y afiliados 2017/2018 – The IET". www.theiet.org . Archivado desde el original el 4 de octubre de 2018 . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ "Ingeniería electrónica e informática – Imperial College London". Times Higher Education (THE) . Archivado desde el original el 3 de octubre de 2018. Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ "Acreditación de la docencia de grado en MEng | CUED". teaching.eng.cam.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ Black, Nathan (15 de enero de 2020). "¿Qué es la ingeniería de datos y por qué es tan importante?". QuantHub . Consultado el 31 de julio de 2022 .
- ^ Bishop, Christopher (2007). Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático . Nueva York: Springer-Verlag New York Inc. ISBN 978-0387310732.
- ^ Nise, Norman (2015). Ingeniería de sistemas de control . Wiley. ISBN 978-1118170519.
- ^ Lyons, Richard (2010). Comprensión del procesamiento de señales digitales . Prentice Hall. ISBN 978-0137027415.
- ^ Portada, Thomas (2006). Elementos de la teoría de la información . Wiley-Interscience. ISBN 978-0471241959.
- ^ Davies, Emlyn (2017). Visión artificial: principios, algoritmos, aplicaciones y aprendizaje . Academic Press. ISBN 978-0128092842.
- ^ Jurafsky, Daniel (2008). Procesamiento del habla y del lenguaje . Prentice Hall. ISBN 978-0131873216.
- ^ Lesk, Arthur (2014). Introducción a la bioinformática . Oxford University Press. ISBN 978-0199651566.
- ^ Leach, Andrew (2007). Introducción a la quimioinformática . Springer. ISBN 978-1402062902.
- ^ ab Siegwart, Roland (2011). Introducción a los Robots Móviles Autónomos . Prensa del MIT. ISBN 978-0262015356.
- ^ ab Kelly, Alonzo (2013). Robótica móvil . Cambridge University Press. ISBN 978-1107031159.
- ^ Thrun, Sebastian (2005). Robótica probabilística . MIT Press. ISBN 978-0262201629.
- ^ Barker, Colin. "Cómo la GPU se convirtió en el corazón de la IA y el aprendizaje automático". ZDNet . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ Kobielus, James. "Impulsando la inteligencia artificial: la explosión de nuevos aceleradores de hardware para IA". InfoWorld . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
- ^ Wittek, Peter (2014). Aprendizaje automático cuántico . Academic Press. ISBN 978-0128100400.
- ^ Schuld, Maria (2018). Aprendizaje supervisado con computadoras cuánticas . Springer. ISBN 978-3319964232.
- ^ Tandon, Prateek (2017). Robótica cuántica . Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1627059138.
