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A partir de los años 60 es cuando se comienza a hablar de automatización industrial, como una forma de usar la tecnología para capacitar a una máquina para hacer tareas por sí misma, simulando a lo que sería un proceso e inteligencia humana.

Básicamente, el reto de estos pioneros e investigadores era cómo crear inteligencia artificial. Es decir, cómo conseguir simular el funcionamiento de la mente humana a través de la programación, de manera que una máquina dotada de este tipo de inteligencia pueda analizar comportamientos y realizar predicciones.

Por tanto, el comienzo del uso en el campo industrial y tecnológico de la Inteligencia Artificial es lo que nos ha llevado hasta aquí, y a que la robótica actual haya aumentado exponencialmente sus aplicaciones y la efectividad de su forma de trabajar.

Pero esta es solo la base, y para poder sacar mayor provecho a la Inteligencia Artificial es necesario contar con la incorporación de otras tecnologías que amplían las posibilidades de sistemas tecnológicos como el de la visión artificial.

Inteligencia Artificial: El comienzo de la Industria 4.0

El comienzo de lo que se considera la Cuarta Revolución Industrial tiene mucho que ver con la incorporación de la Inteligencia Artificial al mundo industrial y su uso para poder acceder al procesamiento de datos masivos de forma eficiente (Big Data).

En 2017, ya un 84% de las empresas habían incorporado la Inteligencia Artificial a sus procesos productivos y se espera que en 2020 -según los estudios de Tata Consultancy Services-, la totalidad de las industrias cuenten con esta tecnología para hacer frente a los nuevos retos.

Por ahora, los datos son los que demuestran el éxito de integrar estas tecnologías avanzadas, ya que para todo tipo de empresas automatizadas con Inteligencia Artificial los beneficios han incrementado, al mismo tiempo que han conseguido una relevante reducción de los costes.

Y esto se debe a que la Inteligencia Artificial permite una recogida, procesado y análisis de datos no comparable con la capacidad humana, acompañado de una respuesta en base a predicciones, patrones y modelos de comportamiento que reducen los márgenes de error.

Pero como pasa con toda tecnología disruptiva, su evolución y optimización depende de otras innovaciones que le permitan avanzar hacia procesos más complejos y toma de decisiones en las que se puedan incluir más variables.

Es aquí donde hacen su aparición el Machine Learning y Deep Learning y su potencial para el desarrollo del aprendizaje automatizado, lo que amplía las posibilidades de la robótica y visión artificial.

Machine Learning

Machine Learning, o también conocido como aprendizaje automático basado en el empleo de la Inteligencia Artificial, hace referencia a la capacidad de las máquinas de aprender por sí solas.

Hablamos de un sistema automatizado capaz de autoprogramarse según lo que va aprendiendo y la experiencia que obtiene de la combinación de datos y el procesamiento de información.

Se trata de un tipo de tecnología que se basa en la creación de complejos algoritmos que permiten que un sistema por sí mismo, coja datos, los analice, aprenda de ellos y sugiera una respuesta lógica y justificada.

En general, cuando se hace referencia a Machine Learning se habla del desarrollo de técnicas y algoritmos que hacen posible que las máquinas adquieran aprendizaje y no se limiten a los datos que les introduce el humano en su programación.

Deep Learning

En cuanto al Deep Learning es un subcojunto dentro del Machine Learning que se centra en el desarrollo de técnicas para facilitar el aprendizaje no supervisado desde el ejemplo.

Como su nombre indica, es la forma de conseguir un aprendizaje profundo empleando modelos informativos y creando redes neuronales artificiales para la transmisión y análisis de datos.

En este caso, el Deep Learning pretende crear un sistema que sea como un cerebro humano, de manera que la máquina también aprende de sus propios errores y sea capaz de modificar soluciones y decisiones, a partir del modelado de abstracciones.

Este proceso capacita a una máquina a enfrentarse a contextos más complejos, donde depende de la interconexión con otros sistemas y donde la volumetría de datos le obliga a tener en cuenta muchas variables de las que debe aprender.

Con estos matices, es más fácil ver la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning, y a lo que hacen referencia dentro del desarrollo y sofisticación de la Inteligencia Artificial.

Machine Learning y Deep Learning en la evolución de la visión artificial

El desarrollo de todos estos campos -en especial del Deep Learning- es lo que permite que, por ejemplo, ya haya robots y máquinas que reconocen, analizan y simulan el lenguaje natural o la expresión a través de imágenes.

Ya es una funcionalidad al alcance de todos que, por ejemplo, tengamos smartphones con reconocimiento facial o contemos con asistentes virtuales con los que nos comunicamos a través de la voz.

Y ahora hay retos más ambiciosos, como el desarrollo de la conducción autónoma, partiendo de que estas máquinas inteligentes pueden reconocer patrones, aprender de ellos y realizar distintas acciones, donde tienen en cuenta la reducción de errores y accidentes.

Si nos centramos en las posibilidades de estas tecnologías en el desarrollo de la visión artificial estamos hablando de las mejores capacidades de una máquina para analizar imágenes y aplicar diferentes mediciones y variables para identificar un producto, analizar su estado y decidir qué hacer con él. Y todo esto sin que la cadena de producción se detenga, ni se produzcan cuellos de botella que reduzcan la productividad.

La visión artificial actúa como un ojo y cerebro humano, pero con mayor precisión, a partir de la aplicación de cálculos geométricos, físicos y estadísticos en cuestión de segundos. Estamos hablando que un robot dotado de visión artificial puede tener un control absoluto sobre todo lo que ocurre en una cadena de producción, anticipándose a problemas y ejecutando las acciones necesarias para evitarlo.

Esto se traduce en industrias más productivas, más eficientes, que aprovechan mejor sus recursos y obtienen mayores beneficios, gracias a la precisión de los datos que manejan las máquinas inteligentes.

Retos y desafíos para la visión artificial

Son muchas las industrias que cuentan con visión artificial para realizar sus procesos de calidad o tareas de pick & place por lo accesible que es esta tecnología. Pero las limitaciones se encuentran cuando las industrias necesitan softwares no predefinidos y con funciones ilimitadas, cosa que sí lo proporciona una máquina que aprende y se forma a sí misma.

Actualmente, los mayores desafíos para continuar ampliando las posibilidades del Machine Learning y Deep Learning en sistemas ya automatizados como la visión artificial, es poder contar con ordenadores con mayor capacidad de procesamiento, para realmente actuar al nivel de una red neuronal y poder hacer frente a los millones de cálculos que exige el manejo de tal volumen de datos.

Expandir y democratizar las posibilidades del Deep Learning y la Inteligencia Artificial conlleva que la agilidad a la que operarán las industrias y cualquier actividad automatizada conseguirá un grado de precisión muy relevante. Los procesos de producción serán más eficientes, sostenibles y causarán un mejor impacto en la sociedad y en los obstáculos a los que se enfrenta en la era del aprendizaje automático.

En INFAIMON trabajamos para que esto se haga realidad. Como especialistas exclusivamente en visión artificial, asesoramos a nuestros clientes en la solución de aplicaciones donde se utiliza esta tecnología y proporcionando la mejor alternativa basada en hardware y software de los principales proveedores del mercado.