Capítulo 1

Algo de Historia:

Como es posible que despertemos una mañana y esto simplemente exista?  Bueno no ha sido de la noche a la mañana, han pasado muchísimas décadas con innovaciones en programación, informática, las redes, etc. y hasta la misma sociedad. Con la inteligencia artificial, pues lo primero que hay que entender, es que es una tecnología convergente, pues nace de la unión de muchas otras tecnologías que es el resultado de lo que vemos hoy en día.

Todo comenzó en la década de 1950, exactamente en 1956, cuando se lleva acabo la famosa conferencia de Dartmouth, donde un grupo de científicos, incluyendo a John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon, se reunieron para discutir la posibilidad de crear maquinas que pudieran simular la inteligencia humana. Este evento es considerado el nacimiento oficial de la IA por sus siglas en ingles (Artificial intelligence) como disciplina.

A lo largo de las décadas, la AI paso por diversas etapas. En los años 60 y 70, se desarrollaron los primeros programas que podían jugar ajedrez y resolver problemas matemáticos. Sin embargo, hubo un periodo conocido como "el invierno de la AI" en los años 70 y 80, cuando el entusiasmo se desvaneció debido a las limitaciones tecnológicas y falta de resultados significativos.

En los anos 90, con el avance en el poder computacional y el acceso a grandes volúmenes de datos, la AI resurgió. Se hicieron grandes avances en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. En 2011, IBM presento a Watson, una IA que gano en el programa "Jeopardy!, lo que demostró su capacidad para procesar y entender información compleja.

En 2012, un momento clave fue el avance en el aprendizaje profundo (deep learning), donde se utilizaron redes neuronales profundas para mejorar significativamente el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Esto se evidencio cuando un modelo de aprendizaje profundo de Google gano un concurso de reconocimiento de imágenes, superando a otros métodos tradicionales.

A partir de 2014, la AI comenzó a integrarse mas a la vida cotidiana con el lanzamiento de asistentes virtuales como Siri de Apple, Cortana de Microsoft y Google Assistant. Estos sistemas no solo podían entender comandos básicos, sino que también comenzaban a aprender sobre los usuarios para ofrecer respuestas mas personalizadas.

En 2016, se produjo otro hito importante cuando AlphaGo, un programa desarrollado por DeepMind (una empresa de Google), derroto al campeón mundial del juego de GO, un juego mucho mas complejo que el ajedrez. Esto demostró que la AI podía manejar tareas extremadamente complejas y estratégicas.

Desde entonces, hemos visto avances en áreas como la generación de texto con modelos como GPT-3 y su evolución posterior. Estos modelos pueden escribir textos coherentes, responder preguntas y hasta generar códigos. También han surgido aplicaciones en campos como la medicina, donde se utilizan algoritmos para diagnosticar enfermedades a partir de imágenes medicas.

En los últimos años, también ha habido un creciente enfoque en la ética y la regulación de la AI. A medida que las capacidades de la AI continua expandiéndose, surge la necesidad de abordar cuestiones sobre privacidad, sesgo algorítmico y el impacto en el empleo.

Hasta 2023, hemos visto una integración cada vez mas profunda de la AI en sectores como el transporte (con vehículos autónomos), finanzas (Análisis predictivo) y entretenimiento (recomendaciones personalizadas). La AI no solo esta transformando industrias, sino que esta cambiando como interactuamos con tecnología en nuestra vida diaria.

Hoy en día, la AI esta presente en muchos aspectos de nuestra vida diaria, desde asistentes virtuales hasta recomendaciones personalizadas en plataformas digitales. La investigación sigue avanzando rápidamente, abriendo nuevas posibilidades y desafíos éticos.

Capítulo 2

Que es la inteligencia Artificial:

Voy a intentar en términos simples explicar lo que es la inteligencia artificial para todo el mundo, tal manera que sin necesitar conocimientos previos o ser experto en la materia, puedas entender de que se trata.

La Inteligencia artificial (AI) es una rama de la informática que se encarga de crear programas y sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye cosas como aprender, razonar, resolver problemas, entender el lenguaje y reconocer imágenes. En otras palabras, es el desarrollo de algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las computadoras tomar decisiones y resolver problemas de manera autónoma. 

Imagina un robot que puede aprender a jugar un juego. Al principio, no sabe como jugar, pero a medida que juega mas y mas, empieza a entender las reglas y a mejorar su rendimiento. Esto es un ejemplo de AI: el robot esta aprendiendo de su experiencia.

La AI puede ser muy simple o muy compleja. Por ejemplo, un asistente virtual en tu teléfono que te ayuda a poner recordatorios o a buscar información esta usando AI para entender lo que dices. Por otro lado, sistemas mas avanzados, como los que reconocen rostros en fotos o los que pueden jugar juegos complicados como el ajedrez o el Go, utilizan técnicas mucho mas sofisticadas.

La IA se basa en la idea de que podemos enseñar a las máquinas a aprender de la experiencia, de la misma manera que lo hacemos los humanos. Esto se logra a través de:

• Aprendizaje automático: Las máquinas aprenden a reconocer patrones en grandes conjuntos de datos, sin ser programadas explícitamente para cada tarea.

• Redes neuronales: Modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano que permiten a las máquinas procesar información de forma similar a como lo hacemos nosotros.

• Procesamiento del lenguaje natural: Permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano, lo que facilita la interacción entre humanos y máquinas.

• Visión por computadora: Capacita a las máquinas para interpretar y comprender imágenes y videos.

Ahora es viable la capacidad virtual de tener y usar los sentidos humanos en la inteligencia artificial??? pues si, la idea de dotar a la inteligencia artificial de sentidos humanos es un área de investigación muy activa y emocionante. describámoslas un poco:

• Escuchar y Entender: Los avances en el procesamiento del lenguaje natural han permitido que las maquinas no solo escuchen lo que decimos, sino que también entiendan el contexto y respondan de manera coherente. Esto se ve en asistentes virtuales como Siri o Alexa, que pueden realizar tareas basadas en nuestros comandos de voz. La AI esta mejorando continuamente su capacidad para entender matices del lenguaje, como el sarcasmo o las emociones detrás de las palabras.

• Ver y Reconocer: con el desarrollo de la visión por computadora, las maquinas pueden "ver" imágenes y videos, reconociendo objetos, rostros e incluso actividades. Por ejemplo, los sistemas de cámaras de seguridad pueden identificar comportamientos sospechosos o los vehículos autónomos pueden detectar peatones y señales de trafico. Esto se logra mediante algoritmos que analizan patrones en grande cantidades de datos visuales.

• Tocar y Sentir: Aunque este campo esta menos desarrollado, ya se están haciendo experimentos con robots que pueden simular el sentido del tacto mediante sensores avanzados. Estos sensores permiten a los robots "sentir" la presión o la textura de los objetos, lo que es esencial para tareas como cirugía robótica o manipulación delicada.

• Olfato y Oler: La creación de maquinas que puedan "oler" es un desafío mayor, pero hay investigaciones en curso para desarrollar sensores que imiten el sentido del olfato humano. Estos dispositivos podrían detectar compuestos químicos en el aire y usarse en aplicaciones como la detección de enfermedades a través del aliento o incluso en la industria alimentaria para evaluar frescura.

• Gusto y Saborear: Para que una maquina pueda "saborear", necesitara tener una forma de analizar y distinguir diferentes sabores, lo cual es complicado porque el gusto humano es una combinación de varios factores: los cinco sabores básicos (dulce, salado, amargo, acido y umami), la textura de los alimentos y su temperatura, que juega un papel importante en como percibimos el sabor. Algunos investigadores están trabajando en dispositivos que pueden analizar la composición química de los alimentos. Estos dispositivos podrían identificar ingredientes y compuestos químicos que contribuyen al sabor. Por ejemplo, hay tecnologías que utilizan espectroscopia para evaluar la calidad de los alimentos y determinar su frescura o madurez. La combinación de análisis químico con algoritmos inteligentes podría llevarnos a un futuro donde las maquinas puedan ofrecer recomendaciones personalizadas sobre alimentos o incluso crear nuevos sabores.

La idea de dar sentidos humanos a la AI no solo tiene aplicaciones practicas, sino que también plantea preguntas éticas sobre como se utilizaran estas tecnologías y que implicaciones tendrán para nuestra vida diaria. A medida que avanzamos hacia un futuro donde las maquinas puedan interactuar con nosotros de manera mas humanas, será crucial considerar como queremos integrar estas capacidades en nuestra sociedad.

Capítulo 3 

Donde esta:

Sabiendo y entendiendo ya, lo que es la inteligencia artificial, la pregunta seria entonces, donde esta la inteligencia artificial, donde se procesa??? La inteligencia artificial (AI) se procesa en una variedad de lugares y plataformas dependiendo de su aplicación. Estos son alguno de los principales entornos donde se leva a cabo este procesamiento:

• Servidores en la nube: Muchos sistemas de AI funcionan en servidores en la nube, que permiten acceso remoto a grandes cantidades de poder computacional y almacenamiento. Plataformas como AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure y Google Cloud ofrecen servicios de AI que permiten a empresas y desarrolladores implementar modelos sin necesidad de tener su propia infraestructura compleja.

• Dispositivos locales: Algunos dispositivos, como teléfonos inteligentes y asistentes virtuales (como Google Home o Amazon Echo) tienen capacidades de AI integradas que procesan información parcial localmente. Esto permite respuestas mas rápidas y reduce la dependencia de una conexión constante a internet.

• Redes Neuronales: La AI utiliza redes neuronales, que son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano. En estas redes pueden estar distribuidas en diferentes capas y ser entrenadas para conocer patrones en datos. El entrnamiento de estas redes suele realizarce en servidores potentes, pero una vez entrenadas, pueden funcionar en dipositivos pequeños.

• Edge Computing: Este es un enfoque creciente donde el procesamiento de datos se realiza cerca del lugar donde se generan, como en dispositivos IoT (Internet de las cosas). Esto reduce la latencia y mejora la velocidad de respuesta, lo cual es crucial para aplicaciones en tiempo real, como vehículos autónomos o sistemas de monitoreo.

• Microprocesadores con unidades de AI NPU o DPU: La nueva ola de microprocesadores con unidades de inteligencia artificial (AI) incorporadas esta revolucionando la forma en que se diseñan y utilizan los dispositivos electrónicos. Esta integración de AI en el hardware los cuales incorporan unidades de procesamiento dedicadas a tareas de AI, conocidas como NPU (Neural Processing Units) o DPU (Deep Learning Processing Units). Estas unidades están optimizadas para realizar cálculos complejos y operacionales de aprendizaje profundo de manera mas eficientes que las CPU o GPU tradicionales.

Capítulo 4 

Microprocesadores con NPU y DPU:

Retomando el ultimo punto del capitulo anterior, los microprocesadores con unidades embebidas de inteligencia artificial NPU (Neural Processing Units) o DPU (Deep Learning Processing Units) , lo cual están directamente en el chip, y de esta manera se reduce la latencia y se mejora el rendimiento general del dispositivo. Esto es especialmente útil en aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real, como reconocimiento de voz, visión por computadora y análisis de datos en dispositivos móviles, como simples ejemplos. En cuanto a la eficiencia energética, los microprocesadores con unidades de AI son generalmente mas eficientes desde el punto de vista energético. Esto es crucial para dispositivos portátiles y IoT (Internet de las cosas), donde la duración de la batería es un factor importante. Al realizar tareas de AI localmente y evitar el envió constante de datos a la nube, se ahorra energía.

Otra ventaja de la incorporación de AI en los microprocesadores el la facilitación del Edge Computing, donde los datos se procesan cerca del lugar donde se generan. esto no solo mejora la velocidad y la eficiencia, sino que también puede aumentar la privacidad al minimizar la cantidad de datos que se envían a servidores externos.

Por ultimo y quizás mas importante las aplicaciones avanzadas, estos procesadores permiten implementar características avanzadas en dispositivos como smartphones, cámaras inteligentes, computadoras y electrodomésticos. Con estas nuevas arquitecturas, los desarrolladores pueden crear aplicaciones mas sofisticadas sin necesidad de contar con una infraestructura compleja. Esto democratiza el acceso a tecnologías avanzadas y permite que mas empresas e individuos experimenten con AI.

Grandes empresas tecnológicas y su competencia por el liderazgo, nos han proporcionado sus versiones de Microprocesadores con capacidad de inteligencia artificial, entre estas (Apple, Qualcomm, Nvidia, Intel, AMD, Google), veámosla en detalle:

• APPLE: Apple ha sido pionera en integrar NPU en sus chips con la serie M1 y M2. Su NPU, conocida como "Neural Engine", esta diseñada para manejar tareas de aprendizaje automático de manera eficiente. Por ejemplo, puede procesar hasta 15.8 trillones de operaciones por segundo, lo que permite funciones avanzadas como el reconocimiento facial (Face ID), mejoras en fotografías computacional y procesamiento de voz. La integración de esta tecnología permite a Apple ofrecer experiencias fluidas y rápidas en sus dispositivos, desde iPhone hasta Macs.

• QUALCOMM: Ha desarrollado su propia NPU en la serie de procesadores Snapdragon, que utilizan principalmente en dispositivos móviles. Su arquitectura esta optimizada para el procesamiento de AI en tiempo real, permitiendo características como reconocimiento de voz mejorado, detección de objetos y mejoras en imagines, La NPU de Qualcomm también facilita el uso de aplicaciones de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR), lo que amplia su rango de aplicaciones.

• NVIDIA: Es conocida por sus GPU potentes, pero también ha comenzado a integrar NPU's dentro de su arquitectura. Con sus chips como el Jetson Xavier, Nvidia ofrece soluciones para el edge computing y aplicaciones de AI en robótica y vehículos autónomos. Estas NPU's están diseñadas para ejecutar redes neuronales complejas y son muy efectivas para tareas que requieren procesamiento paralelo masivo. La plataforma CUDA de Nvidia permite a los desarrolladores aprovechar  estas capacidades para crear aplicaciones innovadoras.

• INTEL: Ha estado trabajando en la integración de capacidades de la AI a través de sus procesadores Xeon y Core. En particular, su arquitectura "Lakefield" incluye un diseño heterogéneo que combina núcleos dedicados para tareas especificas, incluyendo la AI. Además, Intel ha desarrollado el chip "Nervana" específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje profundo. Sin embargo, Intel ha enfrentado desafíos en este espacio frente a competidores mas establecidos como Nvidia.

• AMD: Ha estado desarrollando procesadores con capacidades de inteligencia artificial, como los AMD Ryzen AI. Estos procesadores incorporan una unidad  neural (NPU) que permite realizar tareas de AI de manera mas eficiente, lo que es especialmente útil en aplicaciones como reconocimiento de voz, la mejora de imágenes y el aprendizaje automático. 

• GOOGLE: Ha desarrollado sus procesadores Tensor con un enfoque claro en la inteligencia artifical y el aprendizaje automatico, especialemnte para optimizar el rendimiento de sus dispositivos Pixel. Algunas de estas tareas de inteligencia artificial , son por ejemplo el reconocimiento de voz, la traduccion en tiempoi real y la mejora de imagenes para que se realicen de manera mas eficiente, adicionalmente Google busca una sinergia entre hardware y software. Esto significa que los algoritmos de AI en sus aplicaciones están estrechamente integrados con el hardware del chip, lo que resulta en un rendimiento optimizado y una mejor experiencia de usuario.

Cada uno de estos fabricantes tiene un enfoque distinto hacia las NPU:

Apple se centra en la experiencia del usuario final con un rendimiento optimizado. Qualcomm esta mas orientada al mercado movil con un enfoque fuerte en la conectividad. Nvidia lidera el camino en aplicaciones graficas y computacionales avanzadas. Intel busca integrar capacidades IA sin perder su enfoque tradicional. AMD se enfoca en procesamientos mas eficientes y rápidos con bajo consumo energético. Google busca crear un ecosistema optimizado donde tanto el hardware y el software trabajen juntos para ofrecer experiencias únicas y eficientes. 

La competencia entre estas empresas esta impulsando innovaciones rápidas, haciendo que las capacidades basadas en AI sean mas accesibles y eficientes para los consumidores y desarrolladores por igual.  

Capítulo 5

Radioafición y la Inteligencia Artifical:

La inteligencia artificial  (AI) esta comenzando a tener un impacto significativo en la Radioafición, que es una técnica ciencia, mejor conocida como hobby, practicada a través de de ondas de radio, hagamos un repaso de todos los ámbitos interesantes y prometedores de la AI:

•  Consulta y Apoyo: Quizás la mas común aplicación y uso de la inteligencia artificial en el campo de la Radioafición, sea la consulta y apoyo técnico, esta puede realizarse a través de cualquiera de las AI dispuestas para uso publico por internet, desde preguntas tan sencillas como : Explícame el procedimiento para almacenar una frecuencia en memoria en un equipo portátil Yaesu FT-3D? o quizás algo mas complejo como: Realiza el calculo ideal de altura, para la instalación de una antena de Radioaficionado marca Cuscraft modelo A3, para ser instalada en una torre de aluminio, en la azotea de un edifico de 20 pisos??? Es infinita las posibilidades de consulta y apoyo relacionado al tema técnico en el día a día de la Radioafición, solo la imaginación pone el limite.

• Educación y Formación: La AI puede ofrecer plataformas interactivas para enseñar habilidades relacionadas con la Radioafición, desde la teoría básica hasta técnicas avanzadas, adaptándose al ritmo y estilo de aprendizaje del usuario. Muchas plataforma como ZOOM (espacios virtuales) integran inteligencia artificial, que ayudan en gran medida a un mejor desenvolvimiento de la enseñanza y control de la docencia.

• Asistentes Virtuales: La integración de asistentes virtuales basados en AI pueden facilitar el acceso a información relevante, como pronósticos meteorológicos o condiciones de propagación, lo que ayuda a los Radioaficionados a planificar sus actividades. 

• Análisis de Datos: Los Radioaficionados solemos recopilar una gran cantidad de datos como por ejemplo: condiciones de propagación, manchas solares, el rendimiento de equipos y antenas. La AI puede analizar estos datos para identificar patrones y tendencias, ayudando a los operadores a tomar decisiones mas informadas.

• Optimización de Comunicaciones: La AI puede ayudar a mejorar la calidad de las comunicaciones al procesar y filtrar señales. Algoritmos avanzados en software especializados pueden reducir el ruido y mejorar la claridad de la señal, lo que es especialmente útil en condiciones adversas.

• Automatización: Existen aplicaciones que utilizan AI para automatizar ciertas tareas en la Radioafición, muy comunes en app para smartphone, como el seguimiento automático de satélites o la gestión de redes digitales. Esto permite a los operadores concentrarse en otros aspectos del hobby.

• Aprendizaje Automático: Los fabricantes de equipos de radio y accesorios, pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático para mejorar el diseño y la funcionalidad de sus productos, asegurando un mejor rendimiento y adaptabilidad a las necesidades del usuario.

Capítulo 6

Un Paso Mas de Cara Al Futuro:

Siendo optimista frente al potencial que actualmente ofrece la inteligencia artificial y su continuo desarrollo imparable, que dará cada vez mas poder y desarrollo en esta actividad, me atrevo a imaginar la fusión de hardware y software en equipos y accesorios para Radioaficionados, te imaginas un radio con un procesador que integre capacidades de inteligencia artificial (NPU) embebido en su electrónica, me explota la mente de pensar las capacidades de este equipo, poder llevar a un nivel mas el procesamiento de señales en receptores SDR (Software Defined Radio) apoyado por la inteligencia artificial para ajuste mas precisos y eficientes de las señales, combinados con algoritmos de AI, estos equipos pudieran realizar análisis en tiempo real de las señales, identificando patrones y optimizando la recepción y transmisión,  o también imaginar un analizador de antena con inteligencia artificial para análisis y ajuste de mas optimo y funcional, no no no definitivamente aun hay mucha tela que cortar con la tecnología que esta por venir,  imagino antenas inteligentes que puedan adaptarse dinámicamente a las condiciones del entorno gracias a la AI. Esto significaría que podrán ajustar su polarización o dirección para maximizar la señal recibida o transmitida sin intervención manual.

Capítulo final:

La combinación de inteligencia artificial y la Radioafición tiene el potencial de enriquecer esta actividad, haciéndola mas accesible y eficiente, al mismo tiempo que permite nuevas formas de exploración y comunicación. A medida que avanzamos hacia un futuro donde la invención tecnológica y la accesibilidad son claves, es probable que veamos un aumento en los dispositivos, accesorios y plataformas basadas en AI que permitirán a los Radioaficionados, gracias a la fusión entre hardware y software, no solo comunicaciones mas eficientes, sino también abrirá nuevas posibilidades creativas para todos nosotros.

Quizás me vean como un Julio Verne, por la imaginación desbordante y visión anticipada por los avances tecnológicos, pero les recuerdo que muchos veían imposible la aparición de pantallas táctiles y en colores en equipos fijos, móviles o portátiles que hoy encontramos comúnmente, o también la tecnología SDR que era impensable hace años atrás en equipos de Radioaficionados por lo poco desarrollado y costosa de esta tecnología, y la cual hoy en día es básica en cualquier equipo actualizado, cada día que pasa es mas común ver equipos y accesorios de Radioaficionados conectados a Internet, lo cual facilita esta transición, no pierdo la esperanza que en esta vida pueda ver y disfrutar de la inteligencia artificial embebida en los nuevos dispositivos para la Radioafición, de mi parte como entusiasta de la inteligencia artificial, al menos actualmente puedo apagar y encender mi repetidor con la voz y a través de mi smartphone con acceso a internet desde cualquier lugar del mundo en tiempo real, como un simple ejemplo de las muchos ensayos que realizo, por algo se empieza, ¡El futuro se ve emocionante! 73.

Eduard Barboza YV5MHX

yv5mhx@gmail.com 

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