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Von: Julio Pablo Vazquez
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Über diesen Titel

Podcast oficial de BIMPRAXIS. Hablamos de Inteligencia Artificial, Building Information Modeling, por separado o en virtuosa intersección (IA + BIM).

Julio Pablo Vazquez Lopez
Wissenschaft
  • E040_Dos vías para automatizar Revit con IA
    Feb 19 2026

    La integración de la inteligencia artificial (IA) en el mundo del Building Information Modeling (BIM) es un tema cada vez más relevante. En este contexto, se exploran dos enfoques opuestos para aprovechar la IA en Autodesk Revit: por un lado, el plugin BeamLogic Copilot, que ofrece una solución lista para usar y permite a los usuarios interactuar con su modelo de manera conversacional; por otro, el framework de código abierto Revit MCP, que proporciona una herramienta modular y personalizable para desarrolladores. Ambas opciones tienen sus ventajas y desventajas, y la elección entre ellas dependerá de las necesidades específicas de cada estudio o empresa.

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    15 Min.
  • E039_El_USB_de_la_ciencia_El_Protocolo_SCP
    Feb 17 2026
    Descubriendo el Futuro de la Ciencia: El Protocolo de Contexto Científico (SCP)

    El avance científico se enfrenta a un desafío significativo: la integración de conocimientos y recursos dispersos. Para abordar esto, surge el Protocolo de Contexto Científico (SCP), una iniciativa que aspira a crear un estándar abierto y una red global de agentes científicos autónomos. Esto permitiría la colaboración fluida entre investigadores y recursos de todo el mundo, acelerando el descubrimiento y la innovación. Con una plataforma funcional ya en marcha y más de 1.600 recursos disponibles, el SCP abre un camino hacia una ciencia más escalable, multi-institucional y autónoma. Sin embargo, también plantea importantes preguntas éticas y políticas sobre la gobernanza y el uso responsable de esta tecnología.

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    13 Min.
  • E038_El_salto_de_Word2Vec_a_BERT
    Feb 15 2026
    Entendiendo el significado de las palabras con IA

    La inteligencia artificial puede aprender a entender el significado de las palabras a través de modelos como Word2Vec, Glove y FastText, que utilizan vectores para representar las relaciones semánticas entre palabras. Estos modelos pueden aprender a partir de grandes cantidades de texto y capturar relaciones complejas, como la similitud entre palabras y la relación entre conceptos. Sin embargo, tienen limitaciones, como la creación de representaciones estáticas que no dependen del contexto. El modelo BERT, desarrollado por Google en 2018, revolucionó este campo al introducir un enfoque bidireccional que permite al modelo leer y entender el texto de manera más similar a como lo hace un humano.

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    18 Min.
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