<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Automatización Industrial on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/automatizaci%C3%B3n-industrial/</link><description>Recent content in Automatización Industrial on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/automatizaci%C3%B3n-industrial/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>El mercado de imágenes térmicas superará los 87.800 millones de dólares en 2034,</title><link>https://www.solosoft.dev/es/trends/2026-04-21-thermal-imaging-market-to-cross-878-billion-by-203/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/trends/2026-04-21-thermal-imaging-market-to-cross-878-billion-by-203/</guid><description>&lt;h2 id="detrás-del-mercado-de-87800-millones-de-dólares-es-madurez-tecnológica-o-explosión-de-demanda"&gt;¿Detrás del mercado de 87.800 millones de dólares: es madurez tecnológica o explosión de demanda?&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;La respuesta es una resonancia de ambos.&lt;/strong&gt; Tecnológicamente, la madurez de la tecnología de microbolómetros no refrigerados, la caída de la curva de costos y los avances en software de análisis de imágenes con IA han transformado las imágenes térmicas de equipos profesionales costosos a soluciones asequibles. En el lado de la demanda, la importancia de la detección sin contacto tras la pandemia, el aumento del gasto en defensa debido a tensiones geopolíticas globales y la necesidad rígida de mantenimiento predictivo en la manufactura han encendido conjuntamente la chispa. Esto no es la prosperidad de una sola industria, sino la penetración y remodelación de una tecnología de detección fundamental que ha alcanzado un &amp;ldquo;punto de inflexión&amp;rdquo; en todas las industrias.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Robot de tenis de mesa Ace： el desafiante al campeón mundial creado por Sony AI</title><link>https://www.solosoft.dev/es/trends/2026-04-23-table-tennis-playing-robot-on-track-to-becoming-wo/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/trends/2026-04-23-table-tennis-playing-robot-on-track-to-becoming-wo/</guid><description>&lt;h2 id="cómo-logra-ace-vencer-a-jugadores-humanos-análisis-de-los-tres-avances-tecnológicos"&gt;¿Cómo logra Ace vencer a jugadores humanos? Análisis de los tres avances tecnológicos&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;El éxito de Ace no es el triunfo de una sola tecnología, sino la integración sistémica de tres innovaciones clave: sensores de eventos, aprendizaje por refuerzo sin modelo y hardware de alta velocidad. La colaboración de estas tres tecnologías permite al robot percibir en tiempo real, tomar decisiones rápidas y ejecutar con precisión.&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="sensores-de-eventos-solo-rastrean-cambios-clave-eficiencia-multiplicada-por-cien"&gt;Sensores de eventos: solo rastrean cambios clave, eficiencia multiplicada por cien&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Las cámaras tradicionales capturan decenas de imágenes completas por segundo, pero el sensor de eventos de Ace solo registra los cambios dinámicos en la escena, como la velocidad de la pelota, el efecto y el punto de caída. Esta estrategia de &amp;ldquo;solo lo esencial&amp;rdquo; reduce drásticamente la cantidad de datos a procesar, permitiendo al robot concentrarse en seguir la trayectoria. El equipo de Sony AI afirma que la latencia de esta tecnología es de solo unos 20 milisegundos, muy por debajo de los 230 ms de tiempo de reacción de un atleta humano.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>