Una Semillita

Agentes Autónomos de IA — De Responder Preguntas a Tomar el Control

¿Qué pasa cuando la Inteligencia Artificial deja de limitarse a chatear y empieza a ejecutar tareas por sí sola? En este episodio descubrimos cómo los Agentes Autónomos están pasando de responder preguntas a tomar el control de procesos en software y hardware. 💡 Lo que descubrirás en este episodio: De la conversación a la acción: La diferencia clave entre un chatbot tradicional y un Agente de IA con acceso a APIs, terminales de código y sensores. Orquestación en el mundo físico: Cómo un agente autónomo analiza datos de sensores locales (IoT / TinyML) y toma decisiones operativas sin intervención humana directa. Seguridad y el rol del humano: Los entornos aislados (sandboxing), los límites de permisos y el enfoque Human-in-the-Loop para garantizar que la autonomía sea segura y confiable. Episodio: Temporada 2, Episodio 07 Duración: ~15 minutos Mini-serie: La Revolución de la IA en 2026 (Parte 2 de 3) 👇 ¡Queremos saber tu opinión! ¿En qué tareas repetitivas o de tu trabajo diario le confiarías el control a un Agente Autónomo? Déjanos tus comentarios y no olvides suscribirte para escuchar el Capítulo 3: La IA en el Laboratorio Científico. 🔑 Palabras clave: Agentes de #IA, #Agentes Autónomos, IA #Agéntica, #InteligenciaArtificial 2026, #Automatización, #Human-in-the-Loop, Una #Semillita Podcast, #IoT #AgentesDeIA #InteligenciaArtificial #Automation #TechPodcast #UnaSemillitaPodcast #Maker #IoT

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TinyML y Microchips — Cuando la IA Vive en tu Arduino

¿Sabías que una red neuronal puede funcionar dentro de un microchip del tamaño de una moneda y sin conexión a internet? En este episodio descubrimos cómo la Inteligencia Artificial bajó de la nube para instalarse directamente en tu Arduino o ESP32. Inauguramos "La Revolución de la IA en 2026", una mini-serie especial de tres capítulos dedicada a la tecnología que está transformando el mundo físico. En esta primera entrega nos adentramos en el fascinante universo de TinyML y el Edge AI (IA en el Borde). 💡 Lo que aprenderás en este episodio: Nube vs. Borde: Por qué enviar datos a servidores distantes ya no es suficiente cuando necesitas respuestas en milisegundos, privacidad y ultra bajo consumo de energía. El truco de magia técnico: Cómo logramos meter modelos de IA gigantescos en chips con apenas kilobytes de memoria RAM usando técnicas de cuantización e inferencia local. Casos reales de aplicación: Mantenimiento predictivo industrial, monitoreo agrícola inteligente y dispositivos médicos portátiles.

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¿Qué es el Algoritmo Genético?

Conoce cómo el algoritmo genético resuelve problemas complejos del mundo real a partir de la inspiración en la Naturaleza

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Fundamentos de Data Warehousing y Business Intelligence

¿Por qué el lunes por la mañana el Director de Finanzas y el de Ventas suelen presentar cifras de margen de ganancia totalmente distintas? ¿A quién le crees? El problema no es de las personas, es de tu arquitectura de datos. En este episodio de estreno de nuestra serie de 8 capítulos sobre Fundamentos de Data Warehousing y Business Intelligence, resolvemos este dilema corporativo desde la raíz. Explicamos de forma sencilla por qué las bases de datos transaccionales de uso diario (OLTP) no sirven para hacer análisis estratégico y cómo un Data Warehouse (OLAP) se convierte en la única fuente de verdad para una empresa. Lo que descubrirás en este episodio: OLTP vs. OLAP: Por qué hacer consultas complejas en producción puede tumbar el sistema de tu empresa y cómo un almacén de datos evita este desastre. Los 4 pilares de Bill Inmon: Desglosamos las características innegociables de un almacén de datos (Orientado a Temas, Integrado, No Volátil y Variante en el Tiempo). ¿Data Warehouse o Data Lake?: La diferencia fundamental entre decidir la estructura del dato antes de guardar o al momento de leer, y el peligro latente de crear un Data Swamp (pantano de datos). La promesa del Data Lakehouse: Una introducción a la arquitectura híbrida que busca unir la flexibilidad de un lago con la gobernanza de un almacén de datos tradicional. Este es el punto de partida perfecto para estudiantes, desarrolladores y líderes de negocio que quieren transformar datos aislados en decisiones inteligentes. ¡Dale play y comencemos!

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¿El Ingeniero del Futuro?

La ingeniería, tal como te la enseñaron, está muerta. Si crees que tu futuro como ingeniero en sistemas, electrónica, robótica, software o automotriz consiste en escribir líneas de código estándar, ensamblar circuitos o hacer cálculos repetitivos... estás a punto de ser reemplazado por un algoritmo. En este episodio no vamos a hablar de ecuaciones ni de libros de texto. Vamos a hablar de la supervivencia de tu carrera profesional en los próximos años. Participa aqui: https://lnkd.in/p/eJW62d_C

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Arduino UNO Q

Qualcomm compró a Arduino y el nuevo #arduino Uno Q vino a abrir puertas y ampliar el terreno para la creatividad. ¿Pero qué cambios vienen para la comunidad #maker?

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Dejad que los Jóvenes se Acerquen a la IA

Comparto mi punto de vista sobre el uso de la IA entre los jóvenes de hoy Visita mi artículo: https://eldiariodecoahuila.com.mx/2025/10/04/dejad-que-los-jovenes-se-acerquen-la-ia/ correo: ernesto.rios.w en gmail

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23 - Ziziphus Jujuba (jujube) Parte 2

Entrevistamos a un experto cultivador de la manzanita Jujube (Zizipus Jujuba), el Arq. Alberto Ríos García Hablamos de sus propiedades nutricionales y el uso como control de niveles de azucar en la sangre para personas diabéticas. Recomendaciones en el cultivo del jujube y preparación de una bebida muy sabrosa con este fruto.

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23 - Ziziphus Jujuba (jujube) Parte 1

Introducción a los beneficios que trae el consumo del #jujube Referencias: The jujube (Ziziphus jujuba Mill.) fruit: a review of current knowledge of fruit composition and health benefits. 2013 Journal of agricultural and food chemistry Wild Jujube (Ziziphus jujuba var. spinosa): A Review of Its Phytonutrients, Health Benefits, Metabolism, and Applications. 2022 Journal of agricultural and food chemistry A panoramic review on ethnomedicinal, therapeutic, phytochemical, and advance attributes, of the genus Ziziphus Mill., native to Pakistan 2023 Ethnobotany Research and Applications Isolation, structures and bioactivities of the polysaccharides from jujube fruit (Ziziphus jujuba Mill.): A review. 2017 Food chemistry Fruit of Ziziphus jujuba (Jujube) at two stages of maturity: distinction by metabolic profiling and biological assessment. 2015 Journal of agricultural and food chemistry Complete chloroplast genome sequence of a major economic species, Ziziphus jujuba (Rhamnaceae) 2017 Current Genetics Ziziphus jujuba Mill., a plant used as medicinal food: a review of its phytochemistry, pharmacology, quality control and future research 2020 Phytochemistry Reviews Identifying the genetic diversity, genetic structure and a core collection of Ziziphus jujuba Mill. var. jujuba accessions using microsatellite markers 2016 Scientific Reports

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22 - BioInspiración: La Respuesta Estuvo Siempre en la Naturaleza

La bioinspiración ofrece un vasto potencial para innovar en múltiples campos de la ciencia y la ingeniería. Desde la captura de luz y la catálisis hasta la educación STEM y el diseño de materiales dinámicos, la naturaleza proporciona un manual de soluciones exhaustivo que puede ser aprovechado para enfrentar desafíos globales críticos. La participación interdisciplinaria y una mayor colaboración entre biólogos e ingenieros son esenciales para desbloquear todo el potencial de la bioinspiración Revista IBIO http://revistaibio.com/ojs33/index.php/main/about

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21 - La Inteligencia Artificial desde Netflix hasta el Diagnóstico de Enfermedades

Tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado son herramientas poderosas en el arsenal del machine learning. La elección del método adecuado dependerá de los objetivos específicos del proyecto y la naturaleza de los datos disponibles. Por Cierto SÍ me apareció publicidad para comprar fertilizantes despues de que el móvil me escuchó sin autorización

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20 - Creatina: Ángel o Demonio

La #creatina es un compuesto ampliamente estudiado y utilizado tanto en el ámbito #deportivo como en la #salud general. Se encuentra de manera natural en el cuerpo #humano y en ciertos #alimentos, y es conocida por sus beneficios #ergogénicos y #terapéuticos. Creatina monohidratada: La forma más común y estudiada. Feldman, E. (2009). Creatine: a dietary supplement and ergogenic aid.. Nutrition reviews, 57 2, 45-50 . https://doi.org/10.1111/J.1753-4887.1999.TB01777.X. Greenhaff, P. (1997). The nutritional biochemistry of creatine. Journal of Nutritional Biochemistry, 8, 610-618. https://doi.org/10.1016/S0955-2863(97)00116-2. Kreider, R., & Stout, J. (2021). Creatine in Health and Disease. Nutrients, 13. https://doi.org/10.3390/nu13020447. Ostojić, S. (2021). Creatine as a food supplement for the general population. Journal of Functional Foods, 83, 104568. https://doi.org/10.1016/J.JFF.2021.104568. Persky, A., & Brazeau, G. (2001). Clinical pharmacology of the dietary supplement creatine monohydrate.. Pharmacological reviews, 53 2, 161-76 . Ostojić, S., & Forbes, S. (2021). Perspective: Creatine, a Conditionally Essential Nutrient: Building the Case.. Advances in nutrition. https://doi.org/10.1093/advances/nmab111. Wax, B., Kerksick, C., Jagim, A., Mayo, J., Lyons, B., & Kreider, R. (2021). Creatine for Exercise and Sports Performance, with Recovery Considerations for Healthy Populations. Nutrients, 13. https://doi.org/10.3390/nu13061915. Bonilla, D., Kreider, R., Stout, J., Forero, D., Kerksick, C., Roberts, M., & Rawson, E. (2021). Metabolic Basis of Creatine in Health and Disease: A Bioinformatics-Assisted Review. Nutrients, 13. https://doi.org/10.3390/nu13041238. Zhang, L., Zhu, Z., Yan, H., Wang, W., Wu, Z., Zhang, F., Zhang, Q., Shi, G., Du, J., Cai, H., Zhang, X., Hsu, D., Gao, P., Piao, H., Chen, G., & Bu, P. (2021). Creatine promotes cancer metastasis through activation of Smad2/3.. Cell metabolism. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2021.03.009.

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19 - Foro Empresarial de la DGETI con la bebida de palma Raa

Compartí una charla en el Primer Foro Empresarial de la DGETI y me dio gusto participar en el evento. Aquí comento mis impresiones y la grabación de la conferencia con la bebida RAA original de las Islas Maldivas 19 - Foro Empresarial de la DGETI con la bebida de palma Raa

18 - La Red Internacional de Automanejo de Enfermedades Crónicas (Entrevista)

Visita el Sitio Web de la Red: https://www.reddeautomanejo.com/inicio.html

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La Vida Llegó en un Meteorito

Effect of a giant meteorite impact on Paleoarchean surface environments and life https://doi.org/10.1073/pnas.2408721121 Visita www.dosflores.com.mx Impacto Estelar: El Meteorito Gigante Que Pudo Fertilizar la Tierra y Dar Inicio a la Vida https://www.nmas.com.mx/ciencia/meteorito-gigante-habria-fertilizado-la-tierra-y-permitido-la-vida/

16 - Microsatélites Genéticos (MFind Tool)

Estoy emocionado de poder compartir con la comunidad el documento en este link Rios-Willars, E., Chirinos-Arias, M.C. Mfind: a tool for DNA barcode analysis in angiosperms and its relationship with microsatellites using a sliding window algorithm. Planta 259, 134 (2024). https://doi.org/10.1007/s00425-024-04420-3 Link de Acceso Gratis: https://rdcu.be/dFVfb Ortras referencias Algoritmo de colonia de hormigas para analisis de microsatellites. Rasoarahona, R., Wattanadilokchatkun, P., Panthum, T., Thong, T., Singchat, W., Ahmad, S., Chaiyes, A., Han, K., Kraichak, E., Muangmai, N., Koga, A., Duengkae, P., Antunes, A., & Srikulnath, K. (2023). Optimizing Microsatellite Marker Panels for Genetic Diversity and Population Genetic Studies: An Ant Colony Algorithm Approach with Polymorphic Information Content. Biology, 12. https://doi.org/10.3390/biology12101280. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38671234/

15 - Robot Humanoide de Tesla

El robot humanoide de Tesla, conocido como "Optimus", se destaca en la industria de la robótica de servicio, la cual ha experimentado un crecimiento significativo del 119% en los últimos cuatro años. Tesla, con su vasta experiencia en inteligencia artificial y datos acumulados sobre el comportamiento humano a través de sus vehículos, tiene varias ventajas competitivas. Además, cuenta con un capital de mercado considerable, valorado en 939 mil millones de dólares a septiembre de 2021, lo que le proporciona una ventaja financiera sobre sus competidores. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2017). Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Journal of Political Economy, 128, 2188 - 2244. https://doi.org/10.1086/705716. Artificial Intelligence: The Significance of Tesla Bot Su, Y. (2023). Artificial Intelligence: The Significance of Tesla Bot. Highlights in Science, Engineering and Technology. https://doi.org/10.54097/hset.v39i.6767. Malik, A., Masood, T., & Brem, A. (2023). Intelligent humanoids in manufacturing to address worker shortage and skill gaps: Case of Tesla Optimus. ArXiv, abs/2304.04949. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.04949.

14 - La Inteligencia Artificial Diagnostica Enfermedades

Puede la IA realizar diagnóstico de enfermedades? referencias Algoritmos de IA, como redes neuronales profundas (deep learning), son capaces de identificar patrones complejos en imágenes que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano Zhou, L., Wang, J., Yu, S., Wu, G., Wei, Q., Deng, Y., Wu, X., Cui, X., & Dietrich, C. (2019). Artificial intelligence in medical imaging of the liver. World Journal of Gastroenterology, 25, 672 - 682. https://doi.org/10.3748/wjg.v25.i6.672. también mejorando la precisión y la rapidez en la clasificación de enfermedades, como el cáncer de mama a partir de mamografías, resonancias magnéticas y ultrasonidos Sheth, D., & Giger, M. (2019). Artificial intelligence in the interpretation of breast cancer on MRI. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 51. https://doi.org/10.1002/jmri.26878. Preparar los datos correctamente es crucial para el entrenamiento y validación de algoritmos, lo que permite que la IA realice predicciones y diagnósticos más precisos Willemink, M., Koszek, W., Hardell, C., Wu, J., Fleischmann, D., Harvey, H., Folio, L., Summers, R., Rubin, D., & Lungren, M. (2020). Preparing Medical Imaging Data for Machine Learning.. Radiology, 192224 . https://doi.org/10.1148/radiol.2020192224. en áreas como la detección de cáncer de pulmón y mama, donde actúa como una "segunda opinión" para los radiólogos, ayudando a reducir errores y a mejorar la eficiencia Shiraishi, J., Li, Q., Appelbaum, D., & Doi, K. (2011). Computer-aided diagnosis and artificial intelligence in clinical imaging.. Seminars in nuclear medicine, 41 6, 449-62 . https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2011.06.004. Las CNNs se utilizan para segmentar y clasificar áreas específicas de las imágenes médicas, como el cerebro en una resonancia magnética (MRI) Moghaddam, M., & Soltanian-Zadeh, H. (2011). Medical Image Segmentation Using Artificial Neural Networks. . https://doi.org/10.5772/16103. Algunas redes, como las redes neuronales acopladas por pulsos (PCNN), son eficientes en la eliminación de ruido y en la detección precisa de bordes en las imágenes médicas, lo que mejora la claridad de las estructuras anatómicas y ayuda en el diagnóstico clínico Bernal, J., Kushibar, K., Asfaw, D., Valverde, S., Oliver, A., Martí, R., & Lladó, X. (2017). Deep convolutional neural networks for brain image analysis on magnetic resonance imaging: a review. Artificial intelligence in medicine, 95, 64-81 . https://doi.org/10.1016/j.artmed.2018.08.008.

13 - Invitación a participar

Participa en este Podcast Invitamos a cualquier persona en el mundo a participar aqui

Publiquemos un Artículo Científico

Link al video: https://youtu.be/V2ExbX3_8Bo

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