Tecnologías disruptiva
Innovaciones tecnológicas emergentes
Esta sección presenta artículos que comparten los avances y desarrollo de las tecnologías disruptivas, casos puntuales y aplicaciones.
Application of Structural Equation Modelling to Cybersecurity Risk Analysis in the Era of Industry 4.0
Aplicación de la modelización de ecuaciones estructurales al análisis de riesgos de ciberseguridad en la era de la Industria 4.0
El sector del transporte, que contribuye de forma significativa al consumo de energía y a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), requiere soluciones innovadoras para cumplir los objetivos de sostenibilidad. La inteligencia artificial (IA) ha surgido como una tecnología transformadora que ofrece oportunidades para mejorar la eficiencia energética y reducir las emisiones de GEI en los sistemas de transporte. Este artículo ofrece una revisión del papel de la IA en la optimización de la gestión energética de los vehículos, el flujo del tráfico y las tecnologías de combustibles alternativos El análisis económico demuestra la viabilidad del transporte mejorado por IA, teniendo en cuenta el coste total de propiedad (TCO) y los resultados coste-beneficio. Los autores destacan las implicaciones políticas de la adopción de la IA, subrayando la necesidad de marcos reguladores de apoyo y políticas energéticas que promuevan la innovación al tiempo que garantizan la seguridad y la equidad.
Este documento es un articulo elaborado por Miroslav Gombár, Alena Vagaská, Antonín Korauš y Pavlína Racková (Universidad de Presov, Eslovaquia) para la revista Mathematics Vol. 12 Num. 2 Publicación de MPDI. Contacto: [email protected]
Leveraging Disruptive Technologies for Faster and More Efficient Disaster Response Management
Aprovechar las tecnologías disruptivas para una gestión más rápida y eficiente de la respuesta ante catástrofes
Los desastres naturales generan pérdidas económicas y de infraestructura significativas, afectando el desarrollo sostenible y el bienestar comunitario. La creciente frecuencia e impacto de estos eventos subraya la necesidad de una gestión de respuesta rápida y efectiva. Este artículo presenta un análisis sobre el uso de tecnologías disruptivas como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y robótica, aplicadas al análisis geoespacial, redes sociales y aplicaciones móviles, para mejorar la respuesta ante desastres, centrándose en las comunidades de bajos ingresos. A través de una revisión sistemática de literatura utilizando Covidence y NVivo 14, se identificaron estrategias tecnológicas con potencial para optimizar la gestión de desastres en comunidades de bajos ingresos, mejorando su seguridad y eficiencia.
Este documento es un articulo elaborado por Claudia Calle Müller, Leonel Lagos y Mohamed Elzomor (Universidad Internacional de Florida, Estados Unidos) para la revista Sustainability Vol 16 Num. 23 Publicación de MPDI. Contacto: [email protected]
