ACTIVIDADE6. Impresora 3D.

ACTIVIDADE6.
Impresora 3D.

• Buscando a información na rede redacta aproximadamente 25 liñas explicando o seu principio de funcionamento, tipos e aplicacións. 
• Engade un vídeo da rede (duración non superior a 3 minutos si é posible).  

 Unha impresora 3D o que realmente fai é producir un deseño 3D creado co computador nun modelo 3D físico. É dicir, se deseñamos no noso computador por exemplo unha simple cunca de café (por medio de calquera programa CAD-  Deseño Asistido por Computador) poderemos imprimila na realidade por medio da impresora 3D e obter un produto físico que sería a propia cunca de café.

   Polo xeral, os materiais que se utilizan para fabricar os obxectos poden ser metais, nylon, e como uns 100 tipos de materiais diferentes.

   Unha impresora 3D é algo máxico, é coma se puidésemos por fin crear obxectos "da nada". Obxectos tan sinxelos como unha cunca de café a obxectos moito máis complicados e incribles como partes dun avión ou mesmo órganos humanos utilizando as propias células dunha persoa.

   As impresoras 3D utilizan múltiples tecnoloxías de fabricación e tentaremos explicar de forma sinxela como funcionan.

   As impresoras 3D o que fan é crear un obxecto coas súas 3 dimensións e isto conségueo construíndo capas sucesivamente ata conseguir o obxecto desexado.


Primeiro debuxamos nós mesmos nun papel o obxecto que queremos imprimir nas súas 3 dimensións, despois, cun programa de CAD deseñamos ese obxecto no noso computador, e por último separamos ese obxecto en capas para ir imprimindo capa por capa na impresora de 3 dimensións. É dicir, dun bosquexo en papel podemos conseguir un obxecto na realidade co material adecuado.

Actualmente existen dous tipos de impresoras 3D que son as seguintes:

  - Impresoras 3D de Adición: nas que se vai engadindo o material para imprimir por capas (tamén se chaman "de inxección de polímeros")

  - Impresoras 3D de Compactación: nestas, unha masa de po compáctase por estratos (capas) e dentro deste método clasifícanse en 2 tipos: as que utilizan Tinta ou as que utilizan Láser. As primeiras utilizan unha tinta que aglomera o po para que sexa compacto e esa tinta pode ser de diferentes cores para a impresión en diferentes cores. As segundas utilizan un láser que lle dá enerxía ao po facendo que este po se polimerice e logo mergúllase nun líquido que fai que se solidifique.



VÍDEO

INFORMACION VIRTUAL

 En formato libre desenrola os seguintes contidos buscando a información na rede e ilustra cada concepto cun vídeo da rede (duración non superior a 3 minutos si é posible). Non se trata de poñer moita información sinón de intentar explicar os conceptos para que os comprendan os teus compañeiros de clase.

• Xeolocalización.

 Caracterízase porque os usuarios poden acceder desdedispositivos electrónicos a datos sobre a ubicación de empresas, institucións, sitios... Emprégase para coñecer a ubicación de modo automático, é dicir, a localización dun obxeto nun sistema de coordenadas deteriminado. Este  proceso require dun dispositivo dotado de GPS xunto con un sistema cartográfica de mapas. Os usuarios soen empregar esta tecnoloxía para planificar percorridos, obter información do lugar onde se encontran ao coompartir a súa posición xeográfica, en tempo real, a través de redes sociais.

• Realidade aumentada.

A realidade aumentada engade información virtual á realidade. Existen diversas aplicacións de realidade aumentada; un dos exemplos máis populares é a Layar. Esta aplicación emprega o localizador GPS e a brúxula do teléfono móbil para ubicar a posición do usuario e a súa orientación. A pantalla do teléfono mostra o que a cámara capta e, sobre esta imaxe do entorno, superpón en tempo real, información relativa ao que hai diante do usuario: a parada do autobús máis cercana, restaurantes, tendas, caixeiros, información sobre monumentos, etc.

• Licencias Creative Commons.

 As licenzas de Creative Commons (CC) son licenzas de dereitos de autor que permiten aos autores e autoras establecer os criterios de distribución das súas obras, de maneira que poidan escoller os dereitos de uso que lles dan á súa obra establecer así baixo que condicións a comparten co público.

• Macrodatos (Big Data).

 Macrodatos e intelixencia de datos son alternativas en español á voz inglesa big data, que se emprega no sector das tecnoloxías da información e da comunicación para aludir a un conxunto de datos que, polo seu volume e variedade e pola velocidade á que necesitan ser procesados, supera as capacidades dos sistemas informáticos habituais.

O termo macrodatos é unha alternativa válida pois achega, como big, o significado de, grande; é unha solución breve e non ten, como ocorrería con megadatos, un posible risco de confusión co termo mega, moi frecuente tamén nos mesmos ámbitos.

TEMA 2

Google sites

ACTIVIDADE 2

Crea un arquivo en Open Officce Writer en formato libre (tamaño de letra 12). Os conceptos están definidos nas páxinas 32 e 33 do libro (non é necesario buscar información adicional, excepto no punto 1) e son os seguintes:

• Superordenador Mare Nostrum. Busca información (aprox 15 liñas) e imaxe na rede.
• Tablets. Busca imaxe na rede.
• Smartphones. Busca imaxe na rede. 

 

ACTIVIDADE 4

Crea un arquivo en Open Officce Writer en formato libre (tamaño de letra 12). Os conceptos están definidos nas páxinas 36 e 37 do libro (non é necesario buscar información adicional) e son os seguintes:

• RAM. Busca imaxe na rede.
• Memoria caché.
• Memoria virtual.
• Memoria ROM-BIOS.
• Memoria RAM-CMOS.

Tema 1 Sociedade do Coñecemento: INTELIXENCIA ARTIFICIAL

• Definición de Intelixencia Artificial explicando para qué serven as súas técnicas e metodoloxías. 

 A Intelixencia Artificial hai que enmarcala nun contexto evolutivo xa que
está á vangarda das investigacións en informática e continuamente ábrense
novas vías de investigación. En consecuencia non existe unha única definición de Intelixencia Artificial senón que esta depende da perspectiva desde a cal se tente
realizar:
1. Desde a perspectiva de Intelixencia (Brown, 1997: 1): intelixencia
artificial trata de construír máquinas intelixentes que actúen como nós
esperamos que a xente actúe.
2. Desde a perspectiva da investigación (Brown, 1997:2): a intelixencia
artificial estuda como lograr que as máquinas realicen tarefas que, polo momento, son realizadas mellor polos seres humanos.
En resumo poderiamos dicir que a Intelixencia Artificial está formada
por unha serie de técnicas e metodoloxías encamiñadas a resolver problemas non estruturados que necesitan do coñecemento para a súa resolución xa que carecen dunha resposta inmediata e mesmo presentan máis dunha solución como consecuencia da existencia de incerteza ou ambigüidade nos resultados finais ou parciais. Para a resolución dos devanditos problemas, a Intelixencia Artificial recorre aos algoritmos ou ás regras heurísticas.

• Obxectivos básicos. 

 1.- Estudar o comportamento intelixente dos seres humanos, incluíndo
tanto o aspecto cognoscitivo como o perceptual, co fin de simulalo nun
computador.
2.- Facer máquinas intelixentes e programas capaces de imitar o comportamento humano intelixente, é dicir que poidan realizar as operacións
humanas de ver, oir, falar, razoar, xulgar, comprender, aprender da experiencia e
comunicarse como o fan as persoas humanas.

• Definición de Sistemas de Procesamento de linguaxe natural. 

 Os sistemas de procesamento da linguaxe natural son sistemas de sistemas
cuxo obxectivo é o tratamento automático da información lingüística, é dicir,
trátase de sistemas nos que o usuario introduce os datos no computador utilizando a mesma linguaxe que utiliza para comunicarse con outras
persoas, o computador codifica esa información en linguaxe de máquina para
podela procesar e, unha vez procesada, xerar a saída adecuada en linguaxe
natural.

• Definición de Recoñecemento de Visión.

 Os sistemas de recoñecemento da visión son programas de computador que
realizan tarefas de tratamento de imaxes, para manipulalas, realizar traballos
de creatividade, publicidade, edición, controlar procesos industriais, de seguridade, etc., mediante a incorporación da capacidade visual a un computador para que sexa capaz de identificar o que ve. O seu estudo céntrase principalmente no desenvolvemento de sensores capaces de observar a contorna e de poder transmitir o que observan a un robot, co fin de que este retroaliméntese continuamente, en tempo real, e poida cambiar as operacións que realiza en función dos cambios na contorna.

• Definición de Sistemas Baseados no Coñecemento e Sistemas Expertos. 

 Os sistemas baseados no coñecemento son programas informáticos que
conteñen o coñecemento dun dominio específico dunha forma explícita e
separado do resto do sistema, é dicir, existe unha clara separación entre os
coñecementos que posúe o sistema sobre o dominio e os mecanismos de explotación que utiliza o sistema para chegar a establecer as súas conclusións.
Cando o coñecemento que contén o sistema baseado no coñecemento é proporcionado por persoas expertas no dominio, atopámonos ante os sistemas expertos.
Os sistemas expertos son programas que imitan o proceso de razoamento
dos expertos humanos e proporcionan marcos de decisión co
tipo de consello similares aos que se recibirían dun experto humano.

• Definición de Redes Neuronais. 

 As redes neuronais son sistemas simulan o proceso de recoñecemento do
cerebro humano e do mesmo xeito que as neuronas biolóxicas, estes sistemas están deseñados para aprender da observación e a repetición. As redes neuronais tratan de resolver de forma eficiente problemas nos cales a información é difusa, incerta, contraditoria ou errónea.
En consecuencia como mediante a metodoloxía dos problemas susceptibles de ser resoltos as redes neuronais son: problemas de optimización, problemas de recoñecemento e problemas de xeneralización.

• Definición de Sistemas Inductivos.

 Os sistemas inductivos xeran unha árbore de decisión a partir dun
conxunto de exemplos que constitúen o conxunto de adestramento. É dicir, trátase de sistemas que parten dun conxunto de exemplos segundo un atributo, e van seleccionando ata que todos os exemplos do subconjunto elixido pertenzan
a unha mesma clase conduzan a un mesmo resultado. Estes sistemas son útiles en aplicacións simples onde o conxunto de adestramento é relativamente
completo e exacto, coñécense todos os datos e as súas solucións.