Por qué la Inteligencia Artificial es tan esencial para el futuro de la industria de la fabricación

La Inteligencia Artificial es un área de la informática que enfatiza en la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos. Es una rama de la informática que apunta a crear máquinas inteligentes que se han convertido en una parte esencial de la industria de la tecnología.

La investigación asociada a la Inteligencia Artificial es altamente técnica y especializada. Los problemas centrales que esta tecnología busca resolver incluyen la programación de computadoras para ciertos rasgos como conocimiento, razonamiento, resolución de problemas, percepción, aprendizaje, planificación y habilidad para manipular y mover objetos.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

La ingeniería del conocimiento es una parte fundamental de la investigación en Inteligencia Artificial. Las máquinas podrán actuar y reaccionar como los humanos solo si tienen abundante información relacionada con el mundo que les rodea. Por tanto, la tecnología debe tener acceso a objetos, categorías, propiedades y relaciones entre estos aspectos para aplicar la ingeniería del conocimiento.

El aprendizaje automático es también una parte fundamental de la Inteligencia Artificial. El aprendizaje sin ningún tipo de supervisión requiere la capacidad de identificar patrones en flujos de entradas, mientras que el aprendizaje con supervisión adecuada implica la clasificación y las regresiones numéricas.

La clasificación determina la categoría a la que pertenece un objeto y la regresión trata de obtener un conjunto de ejemplos de entradas o salidas numéricas, descubriendo así las funciones que permiten la generación de salidas adecuadas a partir de las entradas respectivas. El análisis matemático de los algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama bien definida de la informática teórica, a menudo denominada teoría del aprendizaje computacional.

La percepción de la máquina se relaciona con la capacidad de usar entradas sensoriales para deducir los diferentes aspectos del mundo, mientras que la visión por computadora es el poder de analizar entradas visuales con algunos subproblemas como el reconocimiento facial, de objetos y gestos.

La robótica es también un campo importante relacionado con la Inteligencia Artificial. Los robots la requieren para manejar tareas como la manipulación de objetos y la navegación, junto a aspectos como la localización, la planificación de movimiento y el mapeo.

¿Por qué la Inteligencia Artificial es tan importante?

La Inteligencia Artificial automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de datos. Pero es diferente de la automatización robótica basada en hardware, pues en lugar de automatizar las tareas manuales, realiza tareas informáticas frecuentes, de gran volumen, de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo esencial para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

La Inteligencia Artificial agrega inteligencia a los productos existentes. En la mayoría de los casos, no se venderá como una aplicación individual, más bien, los productos que ya usamos se mejorarán con sus capacidades. La automatización, las plataformas de conversación, los robots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde la inteligencia de seguridad hasta el análisis de inversiones.

La Inteligencia Artificial se adapta mediante algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación, al encontrar la estructura y las regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad el algoritmo se convierte en un clasificador o un predictor. Entonces, al igual que el algoritmo puede aprender a jugar ajedrez, se puede enseñar qué producto recomendar a continuación en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La propagación hacia atrás es una técnica que permite que el modelo se ajuste, a través de entrenamiento y datos agregados, cuando la primera respuesta no es correcta.

La Inteligencia Artificial analiza más datos de una forma más profunda utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años, esto ha cambiado gracias a la increíble potencia informática y Big Data. Necesitamos mucha información para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque ellos aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos podamos proporcionarles, más precisos serán.

La Inteligencia Artificial logra una precisión excepcional a través de redes neuronales profundas, lo que antes era imposible. Por ejemplo, tus interacciones con Alexa, la Búsqueda de Google y Google Photos se basan en un aprendizaje profundo, y son cada vez más precisas a medida que las utilizas. En el campo médico, las técnicas de aprendizaje profundo, clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos ahora se pueden usar para detectar el cáncer en las resonancias magnéticas con la misma precisión que los radiólogos altamente capacitados.

La Inteligencia Artificial saca el máximo provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos, solo tienes que aplicar la tecnología para extraerlos. Dado que el papel de los datos ahora es más importante que nunca, puedes crear así una ventaja competitiva.

¿Por qué la Inteligencia Artificial es tan crucial para la fabricación?

Parte de ello es el amplio alcance de las posibles aplicaciones para la Inteligencia Artificial en el sector manufacturero, que van desde el mantenimiento en tiempo real de los equipos, el diseño virtual que permite productos nuevos, mejorados y personalizados, hasta una cadena de suministro inteligente y la creación de nuevos modelos de negocios.

Tampoco hay duda de que la Inteligencia Artificial es la clave para el crecimiento futuro y el éxito en la fabricación. Hoy en día, los seres humanos y los robots colaboran para producir avances, gracias al «matrimonio» entre técnicas de fabricación avanzadas y tecnología de la información, datos y análisis. A continuación veremos las revoluciones clave que esta tecnología traerá a la industria manufacturera.

Visión por computador

Incluso un inspector humano con ojos de águila fallaría al encontrar defectos en la mitad del ancho de un cabello humano, por ejemplo. Pero una máquina equipada con una cámara mucho más sensible no se perderá de nada. El truco es tomar lo que parece ser el siguiente paso lógico: enviar esas imágenes a una persona para emitir juicios y correcciones, para luego entregarlos a la máquina.

Para los fabricantes, la Inteligencia Artificial también entra en juego a través de un nuevo proceso llamado diseño generativo. Funciona de esta manera: los diseñadores o ingenieros incorporan los objetivos, junto con los parámetros para los materiales, los métodos de fabricación y las restricciones de costos, en el software de diseño generativo. Luego, el software explora todas las permutaciones posibles de una solución y genera alternativas de diseño rápidamente. Finalmente, aprovecha el aprendizaje automático para probar y aprender de cada interacción lo que funciona y lo que no.

Gemelos digitales

Un gemelo digital es un modelo virtual de un proceso, producto o servicio. El gemelo digital aprovecha el IoT, pero requiere las habilidades del aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial.

Los gemelos digitales son especialmente útiles cuando se trabaja con equipos desde una distancia remota. Los sensores integrados en un elemento físico recopilan datos sobre el estado en tiempo real, las condiciones de trabajo o la posición. Un sistema basado en la nube recibe y procesa todos los datos que los sensores monitorean.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo elimina las conjeturas a medida que las máquinas informan sobre sus condiciones de forma inmediata. También ahorra a las empresas tiempo y recursos valiosos, incluidos los costos de mano de obra, al tiempo que garantiza un rendimiento de fabricación óptimo.

Al igual que con los gemelos digitales, los sensores y los análisis avanzados integrados en los equipos de fabricación lo hacen posible. Permiten el mantenimiento predictivo respondiendo a las alertas y resolviendo los problemas de la máquina.

Los operadores humanos pueden evaluar el estado de la maquinaria por factores matizados, como la cantidad de calor que sienten en sus caras provenientes de diferentes partes de la máquina o la fuerza que tuvo la expulsión de la pieza del propio molde. Para que todos los demás operadores alcancen el mismo nivel, los operadores inexpertos pueden equiparse con gafas de realidad virtual que ven y sienten todo lo que hacen los operadores experimentados.

Perder la ola de la Inteligencia Artificial en la fabricación podría significar quedarse varado. Y para algunos, eso será una realidad. Una investigación reciente de Forbes Insights revela que más de la mitad de los encuestados (56%) en los sectores automotriz y manufacturero planean aumentar el gasto en Inteligencia Artificial en menos del 10%.

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