Tres cambios potencialmente disruptivos que acelerarán la entrada de la Industria 4.0: Inteligencia Artificial

Al hablar de Inteligencia Artificial, nos referimos a un área de las ciencias informáticas cuyo énfasis es la creación y el desarrollo de máquinas inteligentes que puedan trabajar y reaccionar como los seres humanos. Algunas de las actividades para las que están diseñados estos dispositivos que contienen sistemas de Inteligencia Artificial incluyen conocimiento, razonamiento, percepción, reconocimiento de lenguaje, habilidad de manipular y mover objetos, aprendizaje, planeación y resolución de problemas.

Como podrás imaginar, la Inteligencia Artificial se ha convertido en una parte esencial de la industria tecnológica.

¿Cuáles son las ramas centrales de la investigación en Inteligencia Artificial?

Una de las partes fundamentales de la investigación en Inteligencia Artificial es la ingeniería del conocimiento. A menudo, las máquinas tienen la capacidad de actuar y reaccionar como lo haría una persona solo si cuentan con la suficiente información acerca del mundo que les rodea. Es por esto que la Inteligencia Artificial ha de tener acceso a objetos, categorías, propiedades y relaciones entre estos para que se pueda implementar una ingeniería del conocimiento.

El aprendizaje automático, o machine learning, también es clave dentro del estudio de la Inteligencia Artificial. Aprender sin ningún tipo de supervisión requiere de una habilidad para identificar patrones en flujos de entradas, mientras que aprender con supervisión adecuada implica clasificación y regresiones numéricas. Mediante la clasificación se determina la categoría a la que un objeto pertenece, y con la regresión se trata de obtener un conjunto de ejemplos numéricos de entradas o salidas, de este modo, se descubren funciones que permiten generar salidas adecuadas a partir de las respectivas entradas. El análisis matemático de los algoritmos de machine learning y su rendimiento es una rama bien definida de la ciencia de la computación teórica, a la que también se le conoce como teoría de aprendizaje computacional.

La percepción de la máquina es otro aspecto a destacar dentro de la Inteligencia Artificial, y se relaciona con la capacidad para utilizar conectores sensoriales que puedan deducir los diferentes puntos de vista del mundo. Por otro lado, un concepto adicional a resaltar es la visión artificial, la cual se refiere al poder para analizar entradas visuales como reconocimiento facial, de objetos y/o gestos.

Finalmente, la robótica es un campo que está altamente relacionado con la Inteligencia Artificial, pues los robots la necesitan para encargarse de tareas como la manipulación de objetos y la navegación, así como de otras cuestiones que surgen de lo anterior como la localización, la planeación del movimiento y el mapeo.

En el campo de la Inteligencia Artificial ya están invirtiendo compañías como Amazon, Google, Apple, Microsoft, es decir, todos los grandes.

De hecho, corre un experimento por la red en el que se le pregunta a Siri, de Apple, cuál es el resultado de dividir cero entre cero. La respuesta es apabullante. “Imagínate que tienes cero galletas y las repartes entre cero amigos. ¿Cuántas galletas le tocan a cada amigo? No tiene sentido. ¿Lo ves? Así que el monstruo de las galletas está triste porque no tiene galletas y tú estás triste porque no tienes amigos”, contesta el asistente.

No es una grabación, el asistente de Apple acaba de captar lo que se le pregunta, lo ha subido a la nube, un software de Inteligencia Artificial interpreta y entiende lo que se le acaba de decir, busca la información y la retroalimenta al usuario: otro ejemplo de tecnología disruptiva.

Lo anterior es una muestra lúdica, por así decirlo, del uso que se le puede dar a esta Inteligencia Artificial, en la que es parte fundamental la “comprensión” de los conceptos que se interpretan para dar una respuesta, incluso con tintes ingeniosos, lo que la dota de unos visos de inteligencia casi humanizada.

Pero se pueden dar casos como el siguiente:

Que es una muestra de hasta qué punto este tipo de Inteligencia Artificial “comprende” las situaciones que se le pueden plantear y las posibilidades que esto ofrece de cara a una mejora sustancial de las condiciones de la vida en general.

Este tipo de softwares de Inteligencia Artificial, como Siri y Cortana, de Microsoft, es tal vez con el que estamos más familiarizados en nuestra vida cotidiana, pues estos asistentes que funcionan con reconocimiento del lenguaje los tenemos al alcance de la mano todos los días, tan cerca como puede estarlo nuestro teléfono celular.

Otras clases de Inteligencia Artificial como Watson, de IBM, también son un ejemplo de utilidad indiscutible y fiabilidad sin parangón. Watson se ha convertido en el mejor oncólogo del mundo, pues cuenta con acceso a bases de datos de células cancerosas y puede establecer con un altísimo índice de exactitud y acierto si lo que tenemos en la fotografía de unas células nos muestra indicios de cáncer o no.

Del mismo modo, Watson muestra una fiabilidad altísima como software para reconocimiento facial e identificación de personas, y es un producto absolutamente plug and play; solo es cuestión de conectarlo y ponerlo en funcionamiento.

¿Cuál será la utilidad de los softwares de Inteligencia Artificial en el sector industrial?

Ahora, ninguno de los productos mencionados con anterioridad ha sido pensado para su uso en el ámbito industrial, es decir, no fueron diseñados para las fábricas, pero se puede fácilmente extrapolar su uso en los diversos procesos de producción.

Por ejemplo, dado que Watson es capaz de aprender, se puede poner en una línea de clasificación junto a un operario que le enseñe a hacerlo. Cuando se llegue a un número determinado de piezas clasificadas, el operario ya podrá retirarse, y Watson hará la tarea con la misma eficacia, ayudado por algún hardware que ejecute las decisiones tomadas por el software. De igual manera funcionará cuando se trate de efectuar mediciones, cotas o distancias en la planta. Con este software y una cámara web se puede configurar con suma facilidad.

iLEAN sí que podría encajarse en la categoría de software diseñado para la Fábrica, como icono en la línea que hemos marcado desde el principio como deseable: sistemas diseñados para potenciar el trabajo del ser humano dentro del sector industrial, sacar a las fábricas del estado de no conectividad (en el que se experimentan carencias en eficiencia) e intentar aunar Inteligencia Artificial y todas las herramientas de Lean Manufacturing en una sola plataforma que se conecta con todos los ERPs y los PLCs, en definitiva, con todos los sistemas corporativos y es manejable desde el Gemba a través de una Tablet. Es uno de los proyectos, como consideramos que debería haber muchos más, pensados para aprovechar el factor humano, incrementar su rol en los procesos de fabricación y así llevarlo a un nivel más alto de rendimiento productivo.

Este es el último artículo de la serie en la que hemos estado discutiendo los tres principales cambios que podrían acelerar aún más la llegada de la Industria 4.0. No te pierdas el contenido que publicamos, conéctate con nosotros a través de nuestras redes sociales, Facebook, Twitter y LinkedIn.

Si te perdiste el primer artículo de esta serie, en el que hablamos del Autopilot, puedes leerlo aquí.

Si quieres leer el segundo artículo, donde te contamos sobre las Brain Computer Interfaces, ingresa aquí.