Deep Learning, o cómo cambiar las reglas del juego para la automatización y la eficiencia en la producción industrial

Deep Learning cambiará la industria. Las máquinas asumirán tareas que requieren de la inteligencia humana. Con el aumento de la digitalización de los procesos y de la captura de datos en las empresas, el uso de Deep Learning también crecerá para dar cabida a una colaboración eficaz entre personas y máquinas. Esto supondrá una revolución en la automatización y la producción y llevará a procesos de decisión más eficientes y precisos, así como a una mayor productividad y una clara reducción de los gastos de desarrollo.

En nuestro podcast "SICKnificant" hablamos con el Dr. Christoph Eichhorn, Strategic Product Manager para servicios y soluciones digitales, sobre las posibilidades de Deep Learning y sobre cómo aliviar a las personas de tareas agotadoras y aumentar la calidad.

Deep Learning, como parte de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático, ha cobrado cada vez más importancia en años recientes debido al aumento en la disponibilidad de los datos y en la capacidad de procesamiento. Esta tecnología revoluciona la automatización en la producción y en otros sectores permitiendo que las máquinas realicen tareas que hasta ahora necesitaban la inteligencia humana. Dr. Christoph Eichhorn, responsable de soluciones de IA en SICK, nos los explica así: "Deep Learning forma parte del aprendizaje automático. Se utiliza lo que se conoce como "deep neural networks", redes neuronales artificiales, las cuales son capaces de resolver situaciones complejas. Estas pueden asumir procesos de decisión complejos, por ejemplo en el control de calidad, y permiten a las empresas la automatización y digitalización de un número cada vez mayor de procesos. De esta forma aumentan la eficiencia y llevan la producción a otro nivel".

Digitalización e inteligencia artificial

El concepto de digitalización en la industria se ha desarrollado enormemente en los últimos años. Los datos de sensores, como los de otras fuentes que, hasta ahora, se habían utilizado principalmente para el control directo de los procesos, se guardan para su digitalización y están así disponibles en un plano abstracto. No basta con recopilar datos. La inteligencia artificial juega un papel importante cuando se trata de extraer la esencia de estos datos y, de este modo, conseguir su optimización.

Un ejemplo de ello es una aplicación en la industria maderera, en la se ha podido entrenar una red neuronal a partir de varios gigabytes de datos. Dicha red toma decisiones más precisas, más rápida y más duraderas de lo que es posible con el ojo humano. Esta red ocupa menos de un megabyte y, sin embargo, atesora una inmensa cantidad de experiencias. El concepto se puede transferir a numerosos tipos de aplicaciones.

Valor añadido de la automatización basada en la IA

Pero no siempre hacen falta esas ingentes cantidades de datos para dar un uso a la inteligencia artificial. La implementación de proyectos de Deep Learning puede dar resultados muy diferentes y depende de los requisitos individuales de cada cliente. Estos requisitos y expectativas no siempre son fáciles de formular, pero son la clave para el éxito en el uso de la inteligencia artificial. "Dicho de forma sencilla: solo podemos obtener el resultado deseado de la IA, cuando sabemos lo que queremos. Una vez aclarado esto, todos los clientes esperan una solución sencilla y flexible a su problema", cuenta Eichhorn.

"Gracias a la IA, nuestros clientes pueden resolver por sí mismos tareas que, en el pasado, resultaban difíciles de automatizar. Buenos ejemplos de ello son los controles de calidad y de montaje con piezas reflectantes, la revisión de puntos de soldadura o la clasificación de productos naturales. Estos son trabajos que requieren gran cantidad de valioso tiempo de personal cualificado, motivo por el cual se realizaban por medio de controles aleatorios".

Entrenamiento de redes neuronales artificiales

Gracias al uso de Deep Learning, la automatización está viviendo un cambio de paradigma. En lugar de resolver qué detalles son relevantes para tomar una decisión acerca de la definición de una serie de reglas concretas, se utilizan ejemplos. El algoritmo aprende por sí mismo a tomar decisiones. "Entrenamos una solución en lugar de programarla, lo que resulta claramente más rápido y eficiente. Pero también es importante subrayar que Deep Learning no constituye una alternativa al conocimiento experto humano. Este sigue siendo necesario para agotar todo el potencial de la tecnología. Deep Learning apoya y amplía las capacidades humanas", explica Eichhorn y concluye: "Gracias a nuestras herramientas de Deep Learning de fácil manejo, a los usuarios les basta con conocer su problemática para resolverla por sí mismos sin necesidad de grandes conocimientos de programación. Al fin y al cabo, solo ellos saben de qué depende la solución (y de qué no) y pueden buscar los ejemplos de aprendizaje adecuados mejor que nadie. Con nuestras herramientas pueden realizar el aprendizaje de una inteligencia artificial de forma intuitiva y resolver así una tarea absolutamente específica e individual".

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