La ingeniería de la información es la disciplina de la ingeniería que se ocupa de la generación, distribución, análisis y uso de información, datos y conocimiento en sistemas. [1] [2] [3] [4] [5] El campo se volvió identificable por primera vez a principios del siglo XXI.
Los componentes de la ingeniería de la información incluyen campos más teóricos como el aprendizaje automático , la inteligencia artificial , la teoría del control , el procesamiento de señales y la teoría de la información , y campos más aplicados como la visión por computadora , el procesamiento del lenguaje natural , la bioinformática , la computación de imágenes médicas , la quimioinformática y la robótica autónoma . , robótica móvil y telecomunicaciones. [1] [2] [5] [6] [7] Muchos de estos se originan en la informática , así como en otras ramas de la ingeniería como la ingeniería informática , la ingeniería eléctrica y la bioingeniería .
El campo de la ingeniería de la información se basa en gran medida en las matemáticas, en particular la probabilidad , la estadística, el cálculo , el álgebra lineal , la optimización , las ecuaciones diferenciales , el cálculo variacional y el análisis complejo .
Los ingenieros de información a menudo [ cita necesaria ] tienen un título en ingeniería de la información o un área relacionada y, a menudo, forman parte de un organismo profesional como la Institución de Ingeniería y Tecnología o el Instituto de Medición y Control . [8] [9] [10] Se emplean en casi todas las industrias debido al uso generalizado de la ingeniería de la información.
En las décadas de 1980 y 1990, el término ingeniería de la información se refería a un área de la ingeniería de software que pasó a conocerse como ingeniería de datos en las décadas de 2010 y 2020. [11]
El aprendizaje automático es el campo que implica el uso de métodos estadísticos y probabilísticos para permitir que las computadoras "aprendan" de los datos sin ser programadas explícitamente. [12] La ciencia de datos implica la aplicación del aprendizaje automático para extraer conocimiento de los datos.
Los subcampos del aprendizaje automático incluyen el aprendizaje profundo , el aprendizaje supervisado , el aprendizaje no supervisado , el aprendizaje por refuerzo , el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje activo .
La inferencia causal es otro componente relacionado de la ingeniería de la información.
La teoría del control se refiere al control de sistemas dinámicos ( continuos ) , con el objetivo de evitar retrasos, sobrepasos o inestabilidad . [13] Los ingenieros de información tienden a centrarse más en la teoría de control que en el diseño físico de sistemas y circuitos de control (que tiende a incluirse en la ingeniería eléctrica).
Los subcampos de la teoría del control incluyen el control clásico , el control óptimo y el control no lineal .
El procesamiento de señales se refiere a la generación, análisis y uso de señales , que pueden tomar muchas formas, como imagen , sonido , eléctrica o biológica. [14]
La teoría de la información estudia el análisis, la transmisión y el almacenamiento de información. Los principales subcampos de la teoría de la información incluyen la codificación y la compresión de datos . [15]
La visión por computadora es el campo que se ocupa de lograr que las computadoras comprendan datos de imágenes y videos a un alto nivel. [dieciséis]
El procesamiento del lenguaje natural se ocupa de lograr que las computadoras comprendan los lenguajes humanos (naturales) a un alto nivel. Esto generalmente significa texto , pero también incluye el procesamiento y reconocimiento del habla . [17]
La bioinformática es el campo que se ocupa del análisis, procesamiento y uso de datos biológicos . [18] Esto generalmente significa temas como genómica y proteómica , y a veces también incluye computación de imágenes médicas .
La quiminformática es el campo que se ocupa del análisis, procesamiento y uso de datos químicos . [19]
La robótica en ingeniería de la información se centra principalmente en los algoritmos y programas informáticos utilizados para controlar los robots . Como tal, la ingeniería de la información tiende a centrarse más en robots autónomos, móviles o probabilísticos. [20] [21] [22] Los principales subcampos estudiados por los ingenieros de la información incluyen control , percepción , SLAM y planificación de movimiento . [20] [21]
En el pasado, algunas áreas de la ingeniería de la información, como el procesamiento de señales, utilizaban electrónica analógica , pero hoy en día la mayor parte de la ingeniería de la información se realiza con computadoras digitales . Muchas tareas de ingeniería de la información se pueden paralelizar , por lo que hoy en día la ingeniería de la información se lleva a cabo utilizando CPU , GPU y aceleradores de IA . [23] [24] También ha habido interés en el uso de computadoras cuánticas para algunos subcampos de la ingeniería de la información, como el aprendizaje automático y la robótica . [25] [26] [27]