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En el centro de la transformación digital moderna se encuentra un concepto revolucionario que está redefiniendo la manera en que las máquinas comprenden y utilizan la información:

el Knowledge Graph. Esta innovadora tecnología permite organizar los datos no como elementos aislados, sino como una red interconectada de significados, relaciones y contextos, acercando la comprensión artificial a la inteligencia humana.

Un Knowledge Graph, o grafo de conocimiento, es esencialmente una estructura de datos que relaciona entidades —personas, lugares, productos, eventos o conceptos— a través de vínculos lógicos que reflejan cómo se conectan en el mundo real.

A diferencia de las bases de datos tradicionales, que almacenan información en tablas, los grafos de conocimiento crean una red dinámica que permite a los sistemas entender el “qué”, el “cómo” y el “por qué” detrás de los datos.

La inteligencia de un vehículo se sustenta en tres pilares tecnológicos fundamentales. El primero es la percepción mediante sensores. Las cámaras proporcionan visión artificial, el radar detecta la distancia y la velocidad de los objetos, el LiDAR crea mapas 3D de alta precisión del entorno y los ultrasonidos ayudan en maniobras a baja velocidad.

El segundo pilar es la capacidad de cómputo. Los datos brutos de los sensores son inútiles sin procesamiento. Las potentes unidades de procesamiento central (CPU) y de procesamiento gráfico (GPU) ejecutan complejos algoritmos de IA para fusionar la información de todos los sensores y crear una representación coherente y en tiempo real del mundo que rodea al vehículo. El tercer pilar es la conectividad V2X (Vehicle-to-Everything), que permite al vehículo comunicarse con otros vehículos, infraestructura vial (semáforos) y la nube, ampliando su "campo de visión" más allá de lo que sus propios sensores pueden percibir.

FAQP:…

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