ampliación de digitalización

¿Cómo ayuda el Machine Learning en el mantenimiento predictivo?. Eliminando la necesidad de revisiones de mantenimiento. Sustituyendo a los técnicos especializados en mantenimiento. Detectando fallos antes de que ocurran mediante el análisis de datos históricos. Usando reglas fijas en lugar de datos en tiempo real.

¿Cuáles son los tipos principales de aprendizaje en Machine Learning?. inteligente, automático y robótico. Adaptativo, supervisado y tecnológico. Supervisado, no supervisado y por refuerzo. Mecánico, repetitivo y algorítmico.

¿Qué es el Machine Learning?. Un tipo de hardware avanzado. Una técnica para programar manualmente cada acción de un sistema. Una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos. Un software para diseñar gráficos en 3D.

¿Qué permite el Machine Learning a los sistemas?. Funcionar sin electricidad. Aprender y mejorar automáticamente sin programación explícita. Convertir datos en imágenes. Ejecutar instrucciones fijas sin cambios.

¿Qué permite el Machine Learning en el análisis de datos?. La identificación de patrones y tendencias que no son evidentes de manera manual. La eliminación de información irrelevante sin necesidad de validación. La ejecución de tareas sin analizar los datos en profundidad. La reducción de datos sin ninguna transformación previa.

El mantenimiento predictivo se apoya en diversas tecnologías para recopilar y analizar datos una de ellas es el uso de sensores que miden variables como: Temperatura, vibración, humedad y presión. Vibración, humedad y presión. Temperatura, vibración y presión. Temperatura, humedad y presión.

En el campo de la agricultura, la automatización ha mejorado los procesos de cultivo y cosecha con: Tractores autónomos. Sistemas de riego inteligentes. Drones para monitorear los cultivos. Todas las anteriores son correctas.

Indica que opción se refiere a un robot con Inteligencia Artificial. Un robot de soldadura solo puede soldar en ubicaciones predeterminadas y no puede identificar defectos en las piezas sin intervención humana. Un robot de aspiración tradicional cambia de dirección solo cuando choca contra un obstáculo. Un robot de ensamblaje en una fábrica se detiene si una pieza no está en la posición esperada, ya que no tiene capacidad de ajuste automático. Un robot asistente en un hospital puede interpretar órdenes verbales de los médicos y llevar medicamentos a los pacientes.

Indica que opción se refiere a un robot tradicional. Robot industrial con visión artificial puede ajustar su trayectoria automáticamente si detecta una pieza fuera de lugar. Un brazo robótico en una línea de ensamblaje solo puede soldar en un punto específico y no puede adaptarse a nuevas posiciones sin modificar su código. Vehículo autónomo ajusta su velocidad y dirección en función del tráfico y las condiciones climáticas en tiempo real. Robot de limpieza con IA escanea la habitación, reconoce objetos y optimiza su ruta para una limpieza eficiente.

Un robot antropomórfico ¿cuántas articulaciones rotacionales tiene?. Tres o más articulaciones rotacionales. Una articulación rotacional. Dos articulaciones rotacionales. Ninguna articulación rotacional.