Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Peña Ballesteros, Darío YesidFlórez García, Daniel SainMeza Delgado, Mauricio2024-08-062024-08-062024-07-292024-07-29https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/43710El presente trabajo de grado, titulado “Revisión del estado del arte sobre el uso de la inteligencia artificial para el estudio de la corrosión de metales” tiene como propósito estudiar las distintas metodologías de Inteligencia Artificial (IA), utilizadas para identificar el fenómeno de la corrosión de una manera cualitativa y sus distintas formas. El objetivo general consiste en investigar el estado actual del arte en el ámbito del uso de la inteligencia artificial para analizar y comprender la corrosión de metales. La presente investigación de acuerdo con el enfoque de los objetivos específicos dispuestos busca proporcionar una revisión bibliográfica integral que oriente el desarrollo y la aplicación de nuevas técnicas y metodologías en este campo e identificar los distintos avances, limitaciones y parámetros de la inteligencia artificial aplicada al estudio de la corrosión. Esta revisión, culmina con una comparativa entre las metodologías de inteligencia artificial, destacando el subcampo del Machine learning, donde se subdivide en métodos de aprendizaje supervisado, no supervisado y el aprendizaje de refuerzo, analizando su empleabilidad, eficacia y recomendaciones por parte los autores, así como argumentativas por parte del presente análisis realizado.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessCorrosionInteligencia artificialIAMachine LearningMetalesUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCorrosionArtificial intelligenceAIMachine LearningMetalshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)