Inteligencia Artificial – Categorías - Sentimientos

Es una combinación de la ciencia del computador, la fisiología y la filosofía, tan general y amplio, es que reúne varios campos como la robótica, sistemas expertos, todos ellos tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.

En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo.

John McCarthy, en 1956 la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”.

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
• Algoritmos genéticos (proceso de evolución de las cadenas de ADN).
• Redes neuronales artificiales (funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
• Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.

Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

CATEGORÍAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL                                                                          

La Inteligencia Artificial puede verse de diferentes puntos de vistas o distintos ángulos y por eso se hace necesario clasificarlos para estudiar cada parte.

ESCUELAS DE PENSAMIENTO                                                                                                         

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
• Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
• Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
• Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia tiene autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
• Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMPUTACIONAL

La Inteligencia Computacional también conocida como IA subsimbólica-inductiva implica desarrollo o aprendizaje interactivo por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SENTIMIENTOS                                                               

El concepto de IA es aún demasiado difuso. Teniendo en cuenta un punto de vista científico, se podría englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano.

Aunque, por el momento los investigadores de la inteligencia artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.

Al tener «sentimientos» y «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo. Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento.

Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etc. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad.

A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido o abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.

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LA IA y Elementos - Niveles - Objetivos - Ventajas - Desventajas

La Inteligencia Artificial es una rama de la ciencia de la computación que comprende el estudio y creación de sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas que aprenden nuevos conceptos y tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.

ELEMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL                                                                                            

La IA consiste en la asimilación de los procesos inductivos y deductivos del cerebro humano. Este intento de imitación se enfrenta a duras restricciones del hardware.

Sea cual sea la aplicación de que se trate, la IA se sustenta sobre los dos elementos siguientes:

1. Estrategias de comportamiento inteligente.- Se conjuga en la disposición de reglas para formular buenas inferencias o conjeturas también, en su utilidad para la búsqueda de una solución a la tarea planteada. De esta forma, las estrategias son la parte estructural.
2. Saber.- Significa lo material o el contenido, varía en cada caso de un modo más profundo; se trata del saber. En realidad, no se puede pretender reunir el saber, sino los saberes. Por ejemplo, cada sistema experto posee en memoria todos los conocimientos distintivos que tendría un especialista en la materia- El saber que se recoge tiene un carácter especializado y alcanza un volumen conceptual considerable.

Estos elementos forman una construcción coherente: su forma y contenido, estructura y materia.

NIVELES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL                                                                                                  

La estructura que presenta un sistema de información inteligente consta de tres niveles perfectamente integrados en una súper arquitectura microelectrónica. Éstos son:

1. Nivel externo.- Sirve para relacionar a la máquina con el medio y el ser humano. Este nivel está integrado por el tratamiento del lenguaje natural y el tratamiento de faz imágenes.
2. Nivel medio.- En él se halla el sistema de resolución de problemas. La instrumentalización de esa capacidad se realiza mediante los sistemas expertos, que se configuran de acuerdo a las estrategias de operación y una base de conocimientos relacionados.
3. Nivel profundo.- Este último nivel corre paralelo a las funciones más profundas del cerebro, se sitúa la capacidad de aprender de la máquina. Finalmente, este nivel está constituido por la base de conocimientos generales y la flexibilidad para ampliarse por sí misma.

OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL                                                                                            

• Diseñar y construir aplicaciones computacionales de nivel superior.
• Resolver problemas difíciles.
• Generar herramientas para la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial.
• Ayudar a los expertos a analizar y diseñar.
• Generar máquinas que faciliten la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL                                                                    

VENTAJAS

• En el ámbito laboral reduce los costos y salarios adicionales.
• Por resultar un atractivo, conlleva a generar más ingresos.
• Se han desarrollado aplicaciones que realizan tareas que el hombre nunca hubiera podido realizar debido a su complejidad.
• Puede predecir situaciones a largo plazo.
• Reduce el tiempo que consume realizar cierta actividad.
• Lograr grandes hallazgos y avances.

DESVENTAJAS

• Por ser software, requieren de constantes actualizaciones (mantenimiento).
• Realizar estos sistemas expertos requiere de mucho tiempo y dinero.
• Crear máquinas que sean autosuficientes y puedan ir desplazando a la raza humana.
• El uso irracional y exagerado de esta tecnología podría conllevar a la dominación de las máquinas sobre el hombre, como también llegar a depender mucho de ellas.
• El hombre se siente menos importante cuando una máquina o un sistema “lo supera”.

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Áreas de Aplicación de la Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial (IA) a medida del tiempo ha ido creciendo, y poco a poco se fue implementando en diversas áreas debido a su gran aceptación en el campo laboral ya que facilita ciertas tareas de los humanos y reduce los costos, algunas de estas áreas son las siguientes:

1. Inteligencia Artificial en la Robótica : Se podría decir que la rama de la robótica va de la mano con la IA ya que expresa muy detalladamente la misma, y siempre se acostumbra a vincular ambas ciencias. Un robot es la representación más precisa de lo que es la inteligencia artificial.
   • Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada que manda una Pc, la cual ordena al robot que efectúe una determinada acción. Hoy en día, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención con rapidez, calidad y precisión en los procesos de fabricación encargados de realizar trabajos repetitivos en la fabricación.  
     
     
2. Inteligencia Artificial en el Espacio: Cuando hablamos del espacio tendemos a relacionar
   inteligencia con robots, y esto se debe a que en los últimos años la NASA ha tenido la necesidad de realizar estudios más profundos en otras partes del Universo, por eso ha mezclado ambos términos logrando conseguir esa información a través de máquinas razonables. Mayormente usan carros robots con cámaras y micrófonos que le permitan al mismo introducirse en lugares de difícil acceso sustrayendo los datos necesarios para el estudio requerido.
   
    
3. IA en muchos aspectos de la Ingeniería: Diagnóstico de fallos, sistemas  inteligentes de control, sistemas inteligentes de fabricación, ayuda inteligente al  diseño, sistemas integrados de ventas, diseño, producción, mantenimiento,  herramientas de configuración expertas. IA en la ingeniería  de software incluye síntesis de programas, verificación, depuración, prueba y monitorización de software.
4. Inteligencia Artificial en los Sistemas Expertos: Los sistemas expertos constituyen una instrumentalización de la IA muy útil. Son sistemas que acumulan el saber perfectamente estructurado, de tal manera que sea posible obtenerlo gradualmente según las situaciones.
   • Un sistema experto no es una biblioteca que aporta información, sino un consejero o especialista en una materia, de ahí que aporte saber, consejo experimentado.
   • Un sistema experto es un sofisticado programa de Pc. Posee en su memoria y en su estructura una amplia cantidad de saber y sobre todo estrategias para depurarlo y ofrecerlo según los requerimientos.
5. Inteligencia Artificial en el Procesamiento del Lenguaje Natural: Este objetivo consiste en que las máquinas computacionales y sus aplicaciones en robótica, puedan comunicarse con las personas sin ninguna dificultad de comprensión, ya sea oralmente o por escrito. Aquí encontramos la realización de un sueño largamente alimentado: hablar con las máquinas y que éstas entiendan nuestra lengua y también, que se hagan entender en nuestra lengua. 
   
   
6. Inteligencia Artificial en Redes Neuronales:  Las redes neuronales son programas de la AI capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano, su ventaja es resolver problemas que son demasiado complejos para tecnologías convencionales, problemas que no tienen un algoritmo de solución.
   • En general, a causa de su abstracción del cerebro biológico, las Redes Neuronales Artificiales son aptas para resolver problemas que las personas pueden resolver, pero las computadoras no pueden. 
     
     
7. Inteligencia Artificial en la Medicina: Esta ciencia tan importante como lo es la medicina a tenido la necesidad de incluir la IA en su campo ya que se han desarrollado máquinas que interpretan imágenes médicas, controlan las unidades de cuidados intensivos, monitorean a los pacientes y realizan diagnósticos.
   • Además se han creado máquinas que a su vez crean diseños de prótesis, hasta sistemas expertos que colaboran a los médicos en cualquier actividad a la cual le fue asignada. Actualmente se han desarrollado máquinas que detectan las enfermedades posibles a mediano plazo de un paciente, y así prevenir muchas de ellas. 
     
     
8. Inteligencia Artificial en la Gestión de Información: Esta parte es fundamental ya que la IA nos permite extraer información muy difícil de encontrar o quizás que requiera de mucho esfuerzo para conseguirla, un ejemplo de ello son los rastreos web, filtrado de correos y la minería de los datos.
9. Inteligencia Artificial en el comercio: Internet ha permitido que una de las áreas de mayor crecimiento en cuanto al número de aplicaciones desarrolladas sea el comercio, especialmente el comercio electrónico y el uso de agentes software de distintas clases para proporcionar, buscar, analizar o interpretar información, tomar decisiones, negociar con otros agentes, etc. 
   
    
10. Inteligencia Artificial en la Educación: En el campo de la educación se ha hecho necesario
    incluir la IA debido al gran trabajo que generan extensas cantidades de estudiantes, ya que se han implantado sistemas de gestiones de estudiantes para reducir es estrés que genera la misma, como también otro tipo de sistemas que puedan percibir las deficiencias de un estudiante y ayudar en su desenvolvimiento. 
    
    
     
11. Inteligencia Artificial en el Entretenimiento: La IA en los videojuegos es cada vez más indispensable tanto en consolas como en ordenadores aunque los usuarios no la distingan debido a que está muy implícita, la podemos ver reflejada en los famosos avatares, comiquitas y textos.
    
    
12. Inteligencia Artificial en la Matemática: Aunque no se pueda ver a simple vista, todos esos sistemas que complementan el estudio de la materia forman parte de la inteligencia artificial.
13. IA en la Gestión del Tráfico, Diseño Urbano y Arquitectura: Aquí la inteligencia artificial ha realizado aportes como la colaboración para resolver los distintos problemas de diseño que presentan múltiples restricciones, como también predecir el comportamiento de las personas en los nuevos entornos.
14. Inteligencia Artificial en Instituciones Militares: Ahora vemos a la IA desempeñando un papel más importante ya que de ella pudiera depender mucho la integridad de una nación a través de todos sus mecanismos empleados con la total cobertura que requiere la misma, que va desde armamento inteligente hasta simples sistemas expertos.
    

    
    

    

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Sistemas CAD/CAM/CAE

 Ingeniería Gráfica y los Sistemas, Aplicaciones o Tecnologías CAD-CAM-CAE     

CAD (Diseño asistido por computadora - Computer Aided Design)

Es un sistema que permite el diseño de objetos por computadora, presentando múltiples ventajas como la interactividad y facilidad de crear nuevos diseños, la posibilidad de simular el comportamiento del modelo antes de la construcción del prototipo, modificando, si es necesario, sus parámetros; la generación de planos con todo tipo de vistas, detalles y secciones, y la posibilidad de conexión con un sistema de fabricación asistida por computadora para la mecanización automática de un prototipo. También permite el diseño de objetos tridimensionales como diseño de piezas mecánicas, diseño de obras civiles, arquitectura, urbanismo, etc.

Las mejoras que se alcanzan son:

• Mejora en la representación gráfica del objeto diseñado: con el CAD el modelo puede aparecer en la pantalla como una imagen realista, en movimiento, y observable desde distintos puntos de vista. Cuando se desee, un dispositivo de impresión (plotter) proporciona una copia en papel de una vista del modelo geométrico.
• Mejora en el proceso de diseño: se pueden visualizar detalles del modelo, comprobar colisiones entre piezas, interrogar sobre distancias, pesos, inercias, etc. En conclusión, se optimiza el proceso de creación de un nuevo producto reduciendo costes, ganando calidad y disminuyendo el tiempo de diseño.

 

CAM (Fabricación asistida por computadora - Computer Aided Manufacturing)

 Es un sistema que permite usar computadoras en el proceso de control de fabricación industrial, buscando su automatización. En un sistema moderno, la automatización abarca el proceso de transporte, almacenamiento, mecanizado o conformado, montaje y expedición del producto.

 La ingeniería CAM hace referencia concretamente a aquellos sistemas informáticos que ayudan a generar los programas de Control Numérico necesarios para fabricar las piezas en máquinas con CNC. Algunos sistemas CAM disponen de herramientas CAD que permiten al usuario introducir directamente la geometría de la pieza, si bien en general no son tan ágiles como las herramientas de un sistema propiamente de CAD .

 La utilización más inmediata del CAM en un proceso de ingeniería inversa es para obtener prototipos, los cuales se utilizan para verificar la bondad de las superficies creadas cuando éstas son criticas. Desde el punto de vista de la ingeniería concurrente es posible, por ejemplo, empezar el diseño y fabricación de parte del molde simultáneamente al diseño de la pieza que se quiere obtener con el molde, partiendo de la superficie externa de la pieza mientras aún se está diseñando la parte interna de la misma.

 

CAE (Ingeniería Asistida por Computadora - Computer Aided Engineering)

Es el uso de software computacional para simular desempeño y así poder hacer mejoras a los diseños de productos o bien apoyar a la resolución de problemas de ingeniería para una amplia gama de industrias.  Esto incluye la simulación, validación y optimización de productos, procesos y herramientas de manufactura.

Un proceso típico de CAE incluyen pasos de pre-procesado, solución y post-procesado. En la fase de pre-procesado, los ingenieros modelan la geometría y las propiedades físicas del diseño, así como el ambiente en forma de cargas y restricciones aplicadas. En la fase de post-procesado, los resultados se presentan al ingeniero para su revisión.

Las aplicaciones CAE soportar una gran variedad de disciplinas y fenómenos de la ingeniería incluyendo:

• Análisis de estrés y dinámica de componentes y ensambles utilizando el análisis de elementos finitos (FEA).
• Análisis Termal y de fluidos utilizando dinámica de fluidos computacional (CFD).
• Análisis de Cinemática y de dinámica de mecanismos (Dinámica multicuerpos).
• Simulación mecánica de eventos (MES).
• Análisis de control de sistemas.
• Simulación de procesos de manufactura como forja, moldes y troquelados.
• Optimización del proceso del producto.

Beneficios de CAE

Los beneficios de software de tipo CAE incluyen reducción del tiempo y costo de desarrollo de productos, con mayor calidad y durabilidad del producto.

• Las decisiones sobre el diseño se toman con base en el impacto del desempeño del producto.
• Los diseños pueden evaluarse y refinarse utilizando simulaciones computarizadas en lugar de hacer pruebas a prototipos físicos, ahorrando tiempo y dinero.
• Aplicaciones CAE brindan conocimientos sobre el desempeño más temprano en el proceso de desarrollo, cuando los cambios al diseño son menos costosos de hacer.
• Aplicaciones CAE apoyan a los equipos de ingeniería a administrar riesgos y comprender las implicaciones en el desempeño de sus diseños.
• La exposición de garantía es reducida al identificar y eliminar problemas potenciales. Cuando integrado al producto y desarrollo de la manufactura, CAE puede facilitar desde etapas tempranas la resolución de problemas, lo que puede reducir dramáticamente los costos asociados al ciclo de vida del producto.

CAD/CAM en el Proceso de Diseño y Fabricación                                                    

En la práctica, el CAD/CAM se utiliza de distintas formas, para producción de dibujos y diseño de documentos, animación por computador, análisis de ingeniería, control de procesos, control de calidad, etc. Por tanto, las técnicas CAD/CAM, las etapas que abarca y las herramientas actuales y futuras, se hace necesario estudiar las distintas actividades y etapas que deben realizarse en el diseño y fabricación de un producto.

Para referirnos a ellas emplearemos el termino ciclo de producto, en la siguiente figura.

  Ciclo de producto típico

Dentro del ciclo de producto descrito se ha incluido un conjunto de tareas agrupadas en proceso CAD y otras en proceso CAM, que, a su vez, son subconjuntos del proceso de diseño y proceso de fabricación respectivamente.
En las siguientes figuras se muestra ambos procesos con más detalle.

         El Proceso CAD                                                                                           El Proceso CAM

Las herramientas requeridas para cada proceso aparecen en las tablas siguientes:

Tabla N°  2 - Herramientas CAD para el proceso de diseño

Herramientas CAM para el proceso de fabricación

 

Componentes del CAD/CAM    

Los fundamentos de los sistemas de Diseño y fabricación asistidos por ordenador son muy amplios, abarcando múltiples y diversas disciplinas, entre las que cabe destacar las siguientes:

• Modelado geométrico: Se ocupa del estudio de métodos de representación de entidades geométricas. Existen tres tipos de modelos: alámbricos, de superficies y sólidos, y su uso depende del objeto a modelar y la finalidad para la que se construya el modelo.
• Técnicas de visualización: Son esenciales para la generación de imágenes del modelo.
• Técnicas de interacción grafica: Son el soporte de la entrada de información geométrica del sistema de diseño.
• Interfaz de usuario: Uno de los aspectos más importantes de una aplicación CAD/CAM es su interfaz. Del diseño de la misma depende en gran medida la eficiencia de la herramienta.
• Base de datos: Es el soporte para almacenar toda la información del modelo, desde los datos de diseño, los resultados de los análisis que se realicen y la información de fabricación.
• Métodos numéricos: Son la base de los métodos de calculo empleados para realizar las aplicaciones de análisis y simulación típicas de los sistemas de CAD/CAM.
• Conceptos de fabricación: Referentes a máquinas, herramientas y materiales, necesarios para entender y manejar ciertas aplicaciones de fabricación y en especial la programación de control numérico.
• Conceptos de comunicaciones: Necesarios para interconectar todos los sistemas, dispositivos y máquinas de un sistema CAD/CAM.

Perspectivas de Futuro de los Sistemas CAD/CAM/CAE                                          

Las tecnologías CAD/CAM/CAE se encuentran ya en una fase de madurez. Su utilidad es indiscutible y han abierto posibilidades para el rediseño y fabricación impensables sin estas herramientas.

Los fabricantes de maquinaria informática que permiten soportar programas de CAD, van a proporcionar en los próximos años ordenadores más veloces, con más memoria y mayor potencia gráfica. En el campo de los periféricos CAD sucederá algo parecido: los plotters, consolidada la tecnología de inyección de tinta, van a ser cada vez más rápidos y de mejor resolución.

Otra tendencia de futuro en el campo de los periféricos es la popularización de los dispositivos de impresión 3D. Los aparatos de reproducción tridimensionales de diseños compartirán un lugar con el plotter en la oficina técnica del mañana.

Mayor integración con las tecnologías CAE y CAM, con una especial potenciación del CAE: actualmente la mayoría de los desarrolladores CAD cubren con su producto las necesidades de diseño, ingeniería y fabricación de la empresa, ofreciendo soluciones compactas en los más diversos campos de las tecnologías asistidas por computador.

El futuro se muestra ambicioso tecnológicamente hablando, por la introducción de las Células de fabricación flexible y el gran avance de los Computadores y de los Robots. Todo ello lleva a pensar que en un futuro próximo la "Fábrica Automática" será una realidad.

 

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Ingeniería Gráfica

1. Pasado, presente y futuro en el Diseño en la Ingeniería                                                 

Palabras Clave: Ingeniería Gráfica; Expresión Gráfica; Dibujo Técnico; Diseño en la Ingeniería.

El diccionario de la Real Academia Española de la Lengua define Ingeniería como la "Actividad profesional del ingeniero” y como “El estudio y aplicación, por especialistas, de las diversas ramas de la tecnología”. Sin embargo, si se asocia el término no sólo con el estudio y la aplicación sino también con la reflexión y la actividad creadora, se encuentra más ajustada la definición aportada por la Enciclopedia Wikipedia, que se refiere a la ingeniería como “La profesión que aplica conocimientos y experiencias para que mediante diseños, modelos y técnicas se resuelvan problemas que afectan a la humanidad”.

En estas últimas décadas se ha constatado que el Diseño en la Ingeniería, antes que una actividad profesional debe entenderse como un proceso, una tecnología o un saber hacer, una disciplina y finalmente un servicio.  El Diseño, es un proceso analítico, técnico y creativo que nos lleva a de terminar un producto concreto. A la vez se puede entender como tecnología por cuanto coordina unas habilidades intelectuales con las instrumentales para obtener el fin. Lo cierto es que al Diseño en la Ingeniería conciernen todos los aspectos humanos de los productos fabricados y sus relaciones con el hombre y el medio ambiente.

La Expresión Gráfica en la Ingeniería, es de relevancia especial para el Diseño en la Ingeniería. Como área de conocimiento, comprende todas las técnicas de comunicación gráfica usadas para expresar ideas y conceptos, básicamente en el contexto de la Ingeniería. Estas técnicas de comunicación han evolucionado de forma paralela a la evolución tecnológica de la humanidad.

 en el cuadro se presentan de forma sintética los eventos más importantes que pudieran haber marcado un hito histórico en la disciplina de la Ingeniería Gráfica.

2. Dibujo Técnico, Expresión Gráfica o Ingeniería Gráfica. Un análisis de términos   

La disciplina de los gráficos técnicos, producto de su evolución, ha sufrido diversas nomenclaturas y definiciones, a medida que esa evolución ha llegado a nuestros días. En particular, la expresión gráfica en la ingeniería se hace indispensable en variadas disciplinas, como por ejemplo, desarrollo de procesos, investigación sobre las formas, comprensión gráfica mediante bocetos, proyectos técnicas y tecnológicos. En las últimas dos décadas, el término más usado, ya hablando siempre desde el ámbito técnico, es Expresión Grafica. Una definición ampliamente reconocida es: “Disciplina que comprende todas las técnicas de comunicación gráfica usadas para expresar ideas y conceptos, básicamente en el contexto de la Ingeniería”.

Sin embargo, hay que reconocer, puesto que además se usa de forma errónea en alguna ocasión, que el término Dibujo Técnico (Technical Drawing en inglés) ha sido ampliamente usado, el Dibujo Técnico “Trata de una representación gráfica bidimensional del producto en sus vistas de planta y alzado”.

Por otro lado, un término que pretende ser el que realmente es capaz de englobar al de Dibujo Técnico y Expresión Gráfica es Ingeniería Gráfica, el cual según Sanz y Blanco es una “Disciplina tecnológica que trata la información visual realista de productos y procesos relacionados con las distintas ramas de la ingeniería, con el objetivo de dotar de un medio óptimo de comunicación entre el diseñador, fabricante y cliente.”

Ciertamente, en la actualidad, se sigue usando el término Expresión Gráfica al menos en países de habla hispana. Quizás por lo pretensioso que pudiera parecer, el término Ingeniería Gráfica no termina de instalarse, en parte también porque toman fuerzas otros términos como CAD, CAM, CAE que, por ser más recurrentes y provenir de una naturaleza más tecnológica intentan abarcar a una o varias partes de lo que en realidad representa la Ingeniería Gráfica.

En El grafico se muestra una posible genealogía para los términos de los gráficos técnicos.

3. La Normalización de la Ingeniería Gráfica                                                                          

El lenguaje gráfico y la extensión de su uso han ido haciendo necesario establecer normas, tratando de conseguir que los mensajes transmitidos puedan ser entendidos del mismo modo y con la debida precisión por los interesados. Hace más de un siglo que se hizo evidente la necesidad de unificar el lenguaje técnico, y con él el lenguaje del dibujo, medio fundamental para la transmisión técnica. La efervescencia industrial y comercial de finales del siglo pasado hizo tomar conciencia de ello a industriales y autoridades, surgiendo en el primer cuarto del presente siglo las organizaciones de Normalización en casi todos los países que disfrutan de un cierto nivel de desarrollo. Entre los objetivos de dichas organizaciones se encontraba la normalización de los dibujos.

Una de las primeras medidas normalizadoras consiste en organizar la distribución de las distintas vistas de un objeto sobre el papel, de modo que de la posición relativa de las mismas pueda deducirse su correspondencia, sin necesidad de leyenda alguna que las identifique. Actualmente existen dos alternativas convencionales para situar las vistas en el dibujo, llamadas: Sistema Europeo (o del primer cuadrante) y Sistema Americano (o del tercer cuadrante), por el lugar que en relación con los planos de referencia del sistema diédrico ocuparía el objeto si se colocara la línea de tierra entre dos vistas consecutivas del mismo.

 Sistema de proyección Europeo o del primer cuadrante u octante, utilizado en Cuba, según la norma cubana NC 02-03-05.

4. La ingeniería gráfica y los gráficos por computadora                                                      

Paralelo al perfeccionamiento de la Normalización Gráfica, el dibujo, adquiere una nueva dimensión con el desarrollo de la Informática o Computación, que es el conjunto de conocimiento científicos y de técnicas que hacen posible el tratamiento automático de la información. La informática combina los aspectos teóricos y prácticos de la ingeniería, electrónica, teoría de la información, matemáticas, lógica y comportamiento humano. Los aspectos de la informática cubren desde la programación y la arquitectura informática hasta la inteligencia artificial y la robótica.

Es a partir de 1962 que el Dibujo adquiere una dimensión interactiva, cuando en el Instituto de Tecnología de Massachussets, un joven llamado Ivan Sutherland, sentó las bases de lo que conocemos hoy como Gráficos o Imágenes interactivos por ordenador. Este brillante alumno en su tesis doctoral titulada, " Sketchpad: A Man - Machine Graphic Comunications Sistem," propuso la idea de utilizar un teclado y un lápiz óptico para crear e interactuar con gráficos en la pantalla del monitor . La estructura de datos utilizada por Sutherland, se basaba en la topología del objeto que iba a representar, describiendo con exactitud la relación entre las partes componentes del mismo, introduciendo los elementos generadores de lo que hoy se conoce como Programación Orientada a Objeto.

 Ivan Shutherland en la computadora TX 2 demostrando el uso del Eketchpad.

 

En 1974 en la Univ. de Utah se creo el primer centro de investigaciones de la informática aplicada a la creación de imágenes en 3D fotorrealísticas, encabezado por David Evans y E. Catmull entre otros, Catmull desarrollo los conceptos de "Z-Bufer", y el de "Mapeado de Texturas".

En 1975 los estudios se centraron en la generación de imágenes de superficies curvas generales sin ecuación matemática, por lo que James Blinn abordo las técnicas de "Modelado de Superficies", esto dio a B.T. Phong la oportunidad de crear el algoritmo de iluminación que lleva su nombre, los estudios y avances en esa dirección continuaron diversificándose y creciendo de forma exponencial hasta lo que vemos hoy.

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InstalacioN De Sugar CMR

CRM es una filosofía corporativa en la que se busca entender y anticipar las necesidades de los clientes existentes y también de los potenciales, que actualmente se apoya en soluciones tecnológicas que facilitan su aplicación, desarrollo y aprovechamiento.
Se trata de una estrategia de negocios enfocada en el cliente y sus necesidades.

“CRM es una estrategia de negocios centrada en el cliente no es un software”.


En pocas palabras CRM es un término de la industria de la información que reúne, metodologías, software y las capacidades de la Internet para administrar de una manera eficiente y rentable las relaciones de un negocio con los clientes.


Ya que CRM es toda una filosofía de satisfacción al cliente, una correcta implementación de este modelo debe contar con un proceso elaborado en el cual se integra toda la corporación en el cual todos los departamentos de la empresa deben de estar relacionados implicando cambios en sus estrategias, funciones y procesos. Sólo cuando se hayan realizado estos cambios y la firma esté enfocada en el cliente será útil recurrir a una solución tecnológica para apoyar el nuevo concepto.

ENLACES DE INTERES

Sugar Crm, es un proyecto desarrollado por la empresa SugarCRM Inc. ubicada en Estados Unidos, ha liberado parte del código de su solución brindando una herramienta para la gestión de los clientes. El software puede descargarse de la página de Sugar CRM http://www.sugarcrm.com. Otros sitios:

http://www.abartiateam.com/descargadesoftwarelibre.html
http://www.sugarforge.org/frs/download.php/1008/SugarSuite-4.0.1a.zip


VENTAJAS DE UTILIZAR UN CRM

Permite llevar un control especifico de toda la documentación relacionada con cada cliente de la compañía
Reduce el tiempo invertido en buscar documentos, y permite sacar conclusiones de todo lo relacionado con todos y cada de los clientes.
Hace extensible la “facilidad de localización” de la información, y a su vez la hace accesible a toda la organización




REQUERIMIENTOS TECNICOS - SUGARCRM


Para instalar SugarCRM se requiere: Apache, PHP y MySQL
Nota: para la instalación de este producto no se requiere licencias comerciales adicionales.



INSTALACION SUGARCRM


Para instalar Apache, MySQL y PHP en Windows de una forma fácil y rápida usamos el paquete de instalación sugarcrm-OS-4.5.1d-windows-installer.

Comienza la Instalación.

Se acepta la licencia del producto.

Se debe seleccionar la ruta de destino para la instalación del software.

Se seleccionan los componentes que se deseen instalar, en este caso phpMyadmin, el cual instala PHP, MySQL y apache.

Se define el password del usuario root de la base de datos (MySQL).

Se define el password del administrador del paquete phpMyAdmin.

Se define la IP o dirección del servidor Web.

Se define el password del usuario admin para SugarCRM.

Se indica si se quiere crear la base de datos con datos de demostración

Se indica si se quiere instalar SugarCRM, Apache y MySQL como un servicio para que inicie automáticamente al encender el equipo.

Se inicia la instalación.

















Finaliza la instalación

En Internet Explorer tecleamos la dirección http://localhost/sugarcrmy debe aparecer la siguiente ventana en la cual comienza la configuración la instalación de SugarCRM.












Se acepta la licencia de SugarCRM.

Resumen de los componentes necesarios para el correcto funcionamiento del SugarCRM.

Datos de la configuración de la Base de Datos.

Datos de la configuración del sitio Web.
















Datos de la configuración regional del sitio Web.

Confirmación de los datos de la configuración regional del sitio Web.

Después de configurar SugarCRM se presentara la siguiente pantalla para comenzar
a utilizar el sistema.

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