Proyecto SCIFI Workflows GenAi [Smart Tracking Framework for loT-Workflows Generative AI]
IoT (Internet of Things - Internet de las Cosas) representa la tecnología que va a vertebrar la transformación digital de la sociedad. Su uso permitirá, por ejemplo, acoplar sensores a cualquier objeto cotidiano a fin de medir sus propiedades físicas (temperatura, movimiento, presión, intensidad lum...
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Otros Autores: | , , , |
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Idioma: | Castellano |
Publicado: |
[Salamanca] :
[Universidad Pontificia de Salamanca?]
[2024]
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Colección: | Proyecto Talent 2024 ;
10 |
Materias: | |
Acceso en línea: | Acceso desde Summa. |
Ver en Biblioteca de la Universidad Pontificia de Salamanca: | https://koha.upsa.es/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=1010121 |
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Sumario: | IoT (Internet of Things - Internet de las Cosas) representa la tecnología que va a vertebrar la transformación digital de la sociedad. Su uso permitirá, por ejemplo, acoplar sensores a cualquier objeto cotidiano a fin de medir sus propiedades físicas (temperatura, movimiento, presión, intensidad lumínica) y enviar estos datos por internet para que las aplicaciones puedan realizar acciones en función del análisis de estos datos. La clave en IoT es el desarrollo de aplicaciones capaces de automatizar procesos de forma desatendida. Estas aplicaciones deberán ser capaces de adaptarse a la variabilidad del entorno. Esto implica que, en la aplicación, la secuenciación tareas a ejecutar en los procesos (lo que se conoce como workflow o flujo de trabajo) no puede establecerse a priori de forma estática, sino que deberá ser un aspecto dinámico. Por este motivo se ha desarrollado la plataforma SCIFI Workflows GenAi. Esta plataforma será capaz de generar en tiempo real a través de una IA (Inteligencia Artificial) los flujos de trabajo a ejecutar en base a los cambios detectado en el entorno. |
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Notas: | Proyecto englobado dentro del Club Universitario de Innovación, CUI, de la Universidad Pontificia de Salamanca, Proyectos Talent Pro 2023-2024 |
Descripción Física: | 1 recurso en línea (03:07 minutos) |