La tecnología blockchain como impulso para la transformación digital de las organizaciones
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ItemArquitectura para sustentar la integración de conocimiento externo heterogéneo en un motor de reglas(Studies Publicações, 2022-5-23)En un contexto de negocios globalizado donde la completitud de la información se obtiene al componer varias partes, resolver problemas se convierte en una tarea que involucra tiempo, análisis y experiencia. Una organización ve limitado su ámbito de acción porque necesita información de terceros para evaluar en forma íntegra y completa una colección de datos. Para superar estos problemas se propone implementar un motor de reglas capaz de interactuar mediante reglas con servicios usando Json como mensajería de intercambio de datos. El modelo propuesto mejora la capacidad de conocimiento al compartir información entre sistemas heterogéneos usando los estándares de la comunidad para resolver problemas complejos.
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ItemExtracción de Información de Facturas(ar) Agrupada en Jerarquías de Negocios(Sociedad Argentina de Informática. SADIO, 2022-12-30)Las compañías intercambian una gran cantidad y variedad de facturas (ar) en formato digital e incluso en formato de papel. La extracción automática de información se vuelve compleja por la diversidad en las extensiones y diseños de estos documentos. El objetivo de extraer información es alimentar procesos de negocios con datos clasificados y que cumplan con parámetros de calidad. Para abordar la complejidad se propone un pipeline que integra un modelo de inteligencia artificial y un modelo de programación tradicional capaz de extraer información en jerarquía de negocios y en un segundo paso procesarla en un motor de reglas para cumplir con parámetros de calidad personalizados. En este artículo se presenta la extracción de información de facturas argentinas mediante la clasificación de entidades con el modelo de inteligencia artificial preentrenado LayoutLM, conversión del resultado en una jerarquía de negocios para reutilizarlo en un motor de reglas con capacidad de optimizar la calidad de la información y robustecer los procesos de negocios, así demostramos que el uso integrado de programación con inteligencia artificial y programación tradicional es una solución superadora al uso en forma independiente.
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ItemMétodo de Optimización en Procesos Contractuales Interorganizacionales utilizando Smart Contracts en Plataformas IoT(edUTecNe, 2023-11)Dada la creciente adopción de las tecnologías Internet of Things (IoT) y blockchain en las industrias, en particular en el transporte de activos, observamos que es propicio aplicar Smart Contracts en ciertos escenarios y obtener beneficios considerables entre las organizaciones que se integren a la red. El propósito de este enfoque radica en la optimización de los procesos contractuales entre empresas y/o organizaciones, que a menudo están plagados de trámites burocráticos. Esta optimización se logra capitalizando la infraestructura ofrecida por los dispositivos y plataformas IoT disponibles. En el marco de esta investigación, introducimos un método innovador que busca automatizar los procesos interorganizacionales necesarios para la ejecución de contratos, aprovechando las capacidades de las plataformas IoT. Esto se logra a través de Smart Contracts que operan según agentes definidos en las plataformas IoT de cada organización. Estos contratos automatizan procesos contractuales al establecer condiciones y utilizar datos de la IoT como activadores, asegurando la ejecución precisa de los acuerdos y mejorando la transparencia y seguridad en las transacciones. Al integrar Smart Contracts en las plataformas IoT en entornos organizacionales, se hace posible la trazabilidad de operaciones, fomentando la transparencia y confiabilidad en las transacciones. La eliminación de intermediarios agiliza procesos, reduciendo la complejidad y acelerando operaciones. Esta automatización disminuye la burocracia, lo que se traduce en una ejecución más eficiente de los acuerdos. Además, garantiza un cumplimiento preciso de los términos contractuales, reforzando la seguridad y confianza en todas las partes involucradas.
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ItemArtificial Intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep neural networks: a systematic review of the literature(Iberoamerican Society of Artificial Intelligence (IBERAMIA), 2022-3-11)Artificial Intelligence is tackled from two predominant but very different approaches: symbolic Artificial Intelligence, which is inspired by mathematical logic and is based on the manipulation of abstract linguistic representations, and non-symbolic Artificial Intelligence, which focuses on the construction of predictive mathematical models from large sample data sets. Significantly, the shortcomings of each of these approaches align with the strengths of the other, suggesting that an integration between them would be beneficial. A successful synthesis of symbolic and non-symbolic artificial intelligence would give us the advantages of both worlds. This work aims to identify and classify solutions and architectures that use applied Artificial Intelligence techniques, based on the integration of symbolic and non-symbolic logic (particularly machine learning with artificial neural networks), to provide a comprehensive, exhaustive and organized vision of the solutions available in the literature, making them the subject of a carefully designed and implemented SLR (Systematic Literature Review). The resulting technologies are discussed and evaluated from both perspectives: symbolic and non-symbolic Artificial Intelligence. The PICOC method (Population, Intervention, Comparison, Outputs, Context) plus Limits, which determine the scope of the search, has been used to define the research questions and analyze the results. From a total of 65 candidate studies found, 24 articles (37%) relevant to this study were selected. Each study also focuses on different application domains such as intelligent agents, image classification, theorem provers, cyber-security, image interpretation, mathematics, medicine, robotics and general application. Through the analysis of the selected works, it was possible to classify, organize and explain the different ways in which the deficiencies of non-symbolic Artificial Intelligence are addressed by proposals based on symbolic logic. The study also determined in which stages of the development process said proposals are applied. In addition, the study made it possible to determine which are the logic tools that are preferably applied, for each area and each domain. Although no clear architectural pattern has been found, efforts to find a general-purpose model that combines both worlds are driving trends and research efforts.