8 mejores temas para investigación y tesis en inteligencia artificial

¡¡¡Imagina un futuro en el que la inteligencia no esté restringida a los humanos!!! Un futuro donde las máquinas puedan pensar tan bien como los humanos y trabajar con ellos para crear un universo aún más emocionante. Si bien este futuro aún está lejos, la Inteligencia Artificial aún ha avanzado mucho en estos tiempos. Se están realizando muchas investigaciones en casi todos los campos de la IA, como la computación cuántica, la atención médica, los vehículos autónomos, Internet de las cosas , la robótica , etc. Tanto es así que hay un aumento del 90 % en la cantidad de artículos de investigación publicados anualmente . en Inteligencia Artificial desde 1996.
Teniendo esto en cuenta, si desea investigar y escribir una tesis basada en Inteligencia Artificial, hay muchos subtemas en los que puede enfocarse. En este artículo se proporcionan algunos de estos temas junto con una breve introducción. También hemos mencionado algunos trabajos de investigación publicados relacionados con cada uno de estos temas para que pueda comprender mejor el proceso de investigación.

Así que sin más preámbulos, ¡vamos a ver los diferentes Temas de Investigación y Tesis en Inteligencia Artificial!

1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático implica el uso de inteligencia artificial para permitir que las máquinas aprendan una tarea a partir de la experiencia sin programarlas específicamente sobre esa tarea. (¡En resumen, las máquinas aprenden automáticamente sin la mano humana!) Este proceso comienza brindándoles datos de buena calidad y luego capacitando a las máquinas mediante la construcción de varios modelos de aprendizaje automático utilizando los datos y diferentes algoritmos. La elección de los algoritmos depende de qué tipo de datos tenemos y qué tipo de tarea estamos tratando de automatizar.
Sin embargo, en términos generales, los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en 3 tipos, es decir , algoritmos de aprendizaje automático supervisados, algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​y algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo.

2. Aprendizaje profundo

Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning que aprende imitando el funcionamiento interno del cerebro humano para procesar datos e implementar decisiones basadas en esos datos. Básicamente, Deep Learning utiliza redes neuronales artificiales para implementar el aprendizaje automático. Estas redes neuronales están conectadas en una estructura similar a una red como las redes en el cerebro humano (¡básicamente una versión simplificada de nuestro cerebro!).
Esta estructura similar a una web de redes neuronales artificiales significa que pueden procesar datos en un enfoque no lineal, lo que es una ventaja significativa sobre los algoritmos tradicionales que solo pueden procesar datos en un enfoque lineal. Un ejemplo de una red neuronal profunda es RankBrain, que es uno de los factores en el algoritmo de búsqueda de Google.

3. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una parte de la inteligencia artificial en la que la máquina aprende algo de una manera similar a como aprenden los humanos. Como ejemplo, suponga que la máquina es un estudiante. Aquí el estudiante hipotético aprende de sus propios errores con el tiempo (¡como teníamos que hacerlo!). Entonces, los algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo aprenden acciones óptimas a través de prueba y error.
Esto significa que el algoritmo decide la siguiente acción aprendiendo comportamientos que se basan en su estado actual y que maximizarán la recompensa en el futuro. ¡Y al igual que los humanos, esto también funciona para las máquinas! Por ejemplo, el programa de computadora AlphaGo de Google pudo vencer al campeón mundial en el juego de Go (¡eso es un humano!) en 2017 usando Aprendizaje por Refuerzo.

4. Robótica

La robótica es un campo que se ocupa de la creación de máquinas humanoides que pueden comportarse como humanos y realizar algunas acciones como seres humanos. Ahora, los robots pueden actuar como humanos en ciertas situaciones, pero ¿pueden pensar como humanos también? ¡Aquí es donde entra la inteligencia artificial! La IA permite que los robots actúen de manera inteligente en determinadas situaciones. Estos robots pueden ser capaces de resolver problemas en un ámbito limitado o incluso aprender en entornos controlados.
Un ejemplo de esto es Kismet , que es un robot de interacción social desarrollado en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT. Reconoce el lenguaje corporal humano y también nuestra voz e interactúa con los humanos en consecuencia. Otro ejemplo es Robonaut , que fue desarrollado por la NASA para trabajar junto a los astronautas en el espacio.

5. Procesamiento del lenguaje natural

Es obvio que los humanos pueden conversar entre sí usando el habla, ¡pero ahora las máquinas también pueden hacerlo! Esto se conoce como procesamiento del lenguaje natural, donde las máquinas analizan y comprenden el lenguaje y el habla tal como se habla (¡ahora, si hablas con una máquina, es posible que te responda!). Hay muchas subpartes de NLP que se ocupan del lenguaje, como el reconocimiento de voz, la generación de lenguaje natural, la traducción de lenguaje natural , etc.
Actualmente, NLP es extremadamente popular para las aplicaciones de atención al cliente, particularmente el chatbot . Estos chatbots usan ML y NLP para interactuar con los usuarios en forma de texto y resolver sus consultas. Por lo tanto, obtiene el toque humano en sus interacciones de atención al cliente sin tener que interactuar directamente con un ser humano.

Aquí se proporcionan algunos artículos de investigación publicados en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Puede estudiarlos para obtener más ideas sobre investigaciones y tesis sobre este tema.

6. Visión por computadora

¡Internet está lleno de imágenes! Esta es la era de las selfies, donde tomar una imagen y compartirla nunca ha sido tan fácil. De hecho, cada día se cargan y visualizan millones de imágenes en Internet. Para aprovechar al máximo esta gran cantidad de imágenes en línea, es importante que las computadoras puedan ver y comprender las imágenes. Y mientras que los humanos pueden hacer esto fácilmente sin pensarlo, ¡no es tan fácil para las computadoras! Aquí es donde entra Computer Vision .
Computer Vision utiliza Inteligencia Artificial para extraer información de las imágenes. Esta información puede ser detección de objetos en la imagen, identificación del contenido de la imagen para agrupar varias imágenes, etc. Una aplicación de visión artificial es la navegación para vehículos autónomos mediante el análisis de imágenes del entorno comoAutoNav utilizado en los rovers Spirit y Opportunity que aterrizaron en Marte.

7. Sistemas de recomendación

Cuando usa Netflix, ¿obtiene una recomendación de películas y series según sus elecciones anteriores o los géneros que le gustan? Esto lo hacen los sistemas de recomendación que le brindan orientación sobre qué elegir a continuación entre las amplias opciones disponibles en línea. Un sistema de recomendación puede basarse en una recomendación basada en el contenido o incluso en un filtrado colaborativo.
La recomendación basada en el contenido se realiza analizando el contenido de todos los elementos. Por ejemplo, se le pueden recomendar libros que le podrían gustar en función del procesamiento del lenguaje natural realizado en los libros. Por otro lado, el filtrado colaborativo se realiza analizando su comportamiento de lectura anterior y luego recomendando libros basados ​​en eso.

8. Internet de las cosas

La Inteligencia Artificial se ocupa de la creación de sistemas que pueden aprender a emular tareas humanas utilizando su experiencia previa y sin ninguna intervención manual. Internet de las cosas , por otro lado, es una red de varios dispositivos que están conectados a través de Internet y pueden recopilar e intercambiar datos entre sí.
Ahora, todos estos dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos que deben recopilarse y extraerse para obtener resultados procesables. Aquí es donde la Inteligencia Artificial entra en escena. Internet de las cosas se utiliza para recopilar y manejar la gran cantidad de datos que requieren los algoritmos de inteligencia artificial. A su vez, estos algoritmos convierten los datos en resultados procesables útiles que pueden implementar los dispositivos IoT.