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Principales aportes de Graunt.
John Graunt introduce la estadística en el análisis de datos poblacionales.
Publica su libro Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality, donde analiza registros de mortalidad en Londres, identifica patrones en nacimientos y muertes e introduce conceptos como tasas de mortalidad y esperanza de vida, sentando las bases de la demografía y la epidemiología. -
Leibniz y el sistema binario: Base de la computación y el análisis de datos.
Gottfried Wilhelm Leibniz desarrolla el sistema de numeración binario, fundamental para la computación moderna. Su trabajo influenció la lógica booleana, clave en circuitos digitales y procesamiento de datos, sentando las bases para el análisis computacional en ingeniería. -
Inicio del desarrollo de la probabilidad bayesiana.
Pierre-Simon Laplace expande las ideas de Thomas Bayes sobre la probabilidad condicional, estableciendo la base del teorema de Bayes. Este avance es clave en el análisis de datos, permitiendo inferencias estadísticas y aplicaciones en ingeniería, como el filtrado de señales y la toma de decisiones bajo incertidumbre. -
Gauss introduce el método de mínimos cuadrados.
Carl Friedrich Gauss desarrolla el método de mínimos cuadrados, una técnica fundamental para el ajuste de datos y la reducción de errores en mediciones. Este método es ampliamente utilizado en ingeniería para análisis de datos, calibración de sensores y modelado matemático en diversas aplicaciones. -
Avances fundamentales en el análisis de datos: correlación estadística y la máquina tabuladora.
Francis Galton introduce la correlación estadística, fundamental para analizar relaciones entre variables. Este avance es clave en el análisis de datos en ingeniería, permitiendo modelar dependencias en sistemas físicos, económicos y biomédicos.
Herman Hollerith inicia el desarrollo de su máquina tabuladora de fichas perforadas, solicitando la patente ese mismo año. Este dispositivo, precursor de las bases de datos modernas, fue clave para el Censo de varios países en años siguientes. -
Implementación de la máquina tabuladora en el Censo de EE.UU.
La máquina tabuladora de fichas perforadas, desarrollada por Herman Hollerith, se utiliza por primera vez en el Censo de EE.UU. de 1890 para procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. Este hito marca el inicio del procesamiento automatizado de datos, sentando las bases para el desarrollo de la informática moderna. -
Konrad Zuse y la Z3, pionera en la computación programable.
Konrad Zuse desarrolla la Z3, considerada la primera computadora electromecánica programable. Este avance revolucionó el procesamiento automatizado de datos, estableciendo las bases para la computación moderna y el análisis numérico en ingeniería. -
ENIAC: La primera computadora electrónica de propósito general En 1945.
Se completa y opera el ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), la primera computadora electrónica de propósito general. Fue desarrollado por John Mauchly y J. Presper Eckert en el Moore School of Electrical Engineering de la Universidad de Pennsylvania. Este hito permitió realizar cálculos masivos de forma automatizada, marcando el inicio de una nueva era en el procesamiento de datos y sentando las bases para la informática moderna y el análisis numérico en ingeniería. -
Alan Turing y la inteligencia artificial.
Alan Turing publica su influyente artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que introduce la prueba de Turing como un criterio para evaluar la inteligencia de las máquinas. Este trabajo sentó las bases conceptuales de la inteligencia artificial, un campo que, con el tiempo, se volvería esencial en el análisis de grandes volúmenes de datos en ingeniería y otras disciplinas. -
John Tukey y el análisis exploratorio de datos.
John Tukey empieza a desarrollar ideas fundamentales que conducirían al análisis exploratorio de datos. Su enfoque enfatizaba la importancia de la visualización y el análisis gráfico para identificar patrones en conjuntos complejos de datos, sentando las bases para métodos que hoy son esenciales en la ingeniería y otras disciplinas científicas. -
Primer ordenador comercial para el análisis automatizado de datos.
IBM introduce el IBM 650, uno de los primeros ordenadores comerciales. Este equipo facilitó el procesamiento automatizado de datos en aplicaciones de ingeniería y ciencias, abriendo la puerta a un uso más amplio de la informática en el análisis y modelado numérico. -
Conferencia de Dartmouth: Nacimiento oficial de la inteligencia artificial.
Se celebra la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, donde se acuña el término "inteligencia artificial". Este evento marcó el inicio formal del campo de la IA, abriendo camino al desarrollo de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático esenciales para el análisis de datos en ingeniería y diversas áreas tecnológicas. -
Introducción del Método de Elementos Finitos (FEM) en ingeniería.
Se consolida el uso del Método de Elementos Finitos (FEM), una técnica de simulación numérica que permite modelar y analizar estructuras complejas mediante la discretización de dominios continuos. Este método revolucionó el análisis y diseño en ingeniería, facilitando el estudio de tensiones, deformaciones y otros fenómenos físicos en sistemas mecánicos, civiles y aeroespaciales. -
Modelo Relacional de Bases de Datos.
Edgar F. Codd introduce el modelo relacional, revolucionando la manera de almacenar y consultar información. Este avance es fundamental en ingeniería, ya que permite gestionar grandes volúmenes de datos de forma estructurada, lo que facilita el análisis, la automatización y el control en sistemas de ingeniería. -
Lanzamiento de MATLAB.
Cleve Moler lanza MATLAB, un entorno de programación y cálculo numérico que se convertirá en una herramienta fundamental en la ingeniería. MATLAB facilita la simulación, el modelado y el análisis de datos, permitiendo a ingenieros y científicos resolver problemas complejos de manera eficiente y desarrollar prototipos digitales avanzados. -
Avances en potencia computacional en ingeniería.
Se introdujeron microprocesadores más potentes, como el Intel 80486, que mejoraron significativamente la capacidad de cálculo. Este avance permitió a los ingenieros ejecutar simulaciones y análisis complejos de manera más eficiente, facilitando el desarrollo y la adopción de software especializado en modelado, simulación y análisis de datos en diversas ramas de la ingeniería. -
Consolidación de interfaces gráficas y software especializado en ingeniería.
El lanzamiento de Windows 3.0 revolucionó la interacción con el ordenador mediante interfaces gráficas, facilitando el uso y la accesibilidad de herramientas de análisis y modelado. Esto impulsó el desarrollo y la adopción de software especializado en simulación y análisis de datos, optimizando procesos en diversas ramas de la ingeniería. -
Nace Linux.
Linus Torvalds lanza el kernel Linux, marcando el inicio del software de código abierto. Este desarrollo ha sido crucial en ingeniería, ya que ha impulsado la creación de aplicaciones y herramientas colaborativas para el análisis de datos y el procesamiento numérico, facilitando soluciones innovadoras y eficientes en múltiples disciplinas. -
Revolución en la Computación Personal y Nuevos Lenguajes.
El lanzamiento de Windows 95 transformó la interacción con las computadoras al popularizar interfaces gráficas y facilitar el uso de aplicaciones especializadas. Además, la introducción del lenguaje de programación Java impulsó el desarrollo de aplicaciones portátiles y robustas, optimizando el análisis de datos y la simulación de procesos complejos en ingeniería. -
Fundación de Google.
Se funda Google, lo que revolucionó el acceso a la información en Internet. Este hito facilitó el manejo y la búsqueda de grandes volúmenes de datos, sentando las bases para el desarrollo de técnicas avanzadas de minería de datos y analítica, que han tenido un impacto significativo en la ingeniería y el análisis de datos. -
Auge del Big Data y la Computación en la Nube.
Se consolidan tecnologías clave para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Con la aparición de herramientas como Hadoop y el despliegue de servicios en la nube (por ejemplo, Amazon Web Services, AWS), la ingeniería pudo acceder a recursos de procesamiento distribuidos y escalables. Esto permitió ejecutar simulaciones complejas, análisis en tiempo real y optimizar procesos, transformando la forma en que se manejan y analizan datos en aplicaciones de ingeniería. -
Expansión de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Se consolidó el uso de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y técnicas de deep learning en aplicaciones de ingeniería. Estas tecnologías permitieron optimizar procesos, mejorar diagnósticos y realizar análisis predictivos, transformando la forma en que se diseñan y gestionan sistemas complejos. -
Consolidación del Internet de las Cosas (IoT) y Gemelos Digitales.
Se populariza la integración de dispositivos conectados (IoT), lo que permite la recopilación y análisis de datos en tiempo real. Paralelamente, el concepto de gemelos digitales se consolida, posibilitando la creación de réplicas virtuales de sistemas e infraestructuras. Estas innovaciones optimizan el diseño, la operación y el mantenimiento en ingeniería, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones basada en datos actualizados. -
Digitalización y Analítica Predictiva en Tiempo Real.
La aceleración de la transformación digital, impulsada en parte por la necesidad de adaptación a escenarios dinámicos (como la pandemia), fortaleció la adopción de analítica predictiva en tiempo real. La integración de IoT y algoritmos de inteligencia artificial permitió recopilar datos continuamente y anticipar fallos o necesidades de mantenimiento, optimizando la operación y resiliencia de sistemas en diversas ramas de la ingeniería. -
Convergencia tecnológica y tendencias emergentes.
Se observa una integración cada vez mayor de tecnologías avanzadas en la ing. Destacan innovaciones como el edge computing, la IA avanzada y la exploración de la computación cuántica, que permiten un análisis de datos más rápido y preciso. Estas tendencias emergentes están transformando la manera en que se diseñan, simulan y operan sistemas complejos, optimizando procesos, abriendo nuevas posibilidades en la automatización y el mantenimiento predictivo en ramas de la ingeniería.