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El aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning) son dos conceptos de gran relevancia que se incluyen dentro de lo que conocemos como Inteligencia Artificial (IA). Gracias a ellos Netflix sabe qué programa querrás ver a continuación y Facebook sabe de quién es la cara que aparece en una foto. Sin embargo, pese a estar fuertemente unidos, se trata de dos conceptos diferentes. En este artículo te explicamos cómo la visión artificial y la robótica se han beneficiado del desarrollo de estas tecnologías.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial: El comienzo de la Industria 4.0

La Inteligencia Artificial (IA) engloba el conjunto de técnicas y métodos que permiten a una máquina imitar el comportamiento humano. La evolución de la tecnología con procesadores mucho más potentes junto a la invención de nuevos algoritmos capaces de analizar millones
de datos en minutos son los que han llevado a la Inteligencia Artificial a ser tan valorada en diferentes áreas.

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).

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 la 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

El Machine Learning pretende que los ordenadores realicen un aprendizaje a partir de los datos que se le introducen mediante el uso de algoritmos. La diferencia con la inteligencia artificial es que esta no tiene porque “aprender”, sino que puede estar previamente programada a través de una serie de reglas para que actúe de una manera “inteligente”.

Se trata de un tipo de tecnología que se basa en la creación de complejos algoritmos que permiten que un sistema por sí mismo, recoja 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

El Deep Learning es un subcampo dentro del Machine Learning que se centra en el desarrollo de técnicas para facilitar el aprendizaje no supervisado desde el ejemplo. Para el Deep Learning, no es necesario disponer de datos estructurados. 

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

El enfoque del aprendizaje profundo es especialmente adecuado para las tareas complejas en las que no todos los aspectos de los objetos pueden clasificarse de antemano. El propio sistema se encarga de buscar los diferenciadores adecuados; en cada capa, se analizan las nuevas entradas en busca de otras características, que el sistema utiliza para decidir cómo clasificar las entradas.

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.

Visión artificial y reconocimiento de imágenes

El desarrollo de todos estos campos – en especial del Deep Learning – es lo que permite que, por ejemplo, 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.

Respecto al procesado de imágenes mediante Deep Learning, la principal ventaja se basa en no necesitar desarrollar complejos algoritmos de visión para una única tarea específica y concreta, y con la peligrosidad de que, ante cualquier pequeño cambio en esa tarea, sea necesario reconfigurar todo el algoritmo.

Desde un punto de vista de desarrollo, con Deep Learning es necesario un mayor número de imágenes de muestra y un mayor tiempo de procesado de ellas (etiquetado + entrenamiento), pero a cambio el tiempo de desarrollo es muy inferior.

InTelligence: el poder del Deep Learning para una fabricación libre de defectos

El software InTelligence desarrollado por INFAIMON ofrece soluciones a retos de visión complejos que hasta ahora no se podían resolver con visión tradicional o que consumían una gran cantidad de recursos.

InTelligence es una solución todo en uno: captura, clasifica las imágenes, entrena el sistema y trabaja en línea. Permite analizar tu producción y evitar que lleguen piezas erróneas a tus clientes de forma sencilla y sin necesidad de tener conocimientos en programación ni en visión artificial.

Con InTelligence, podemos analizar imágenes de hasta 4 cámaras simultáneas de uso industrial y no necesitamos disponer de una GPU especial para Deep Learning.

Además el sistema va aprendiendo a medida que se trabaja con él. De una forma muy sencilla, es posible añadir nuevas imágenes que modifican el modelo entrenado haciendo posible la adaptación a nuevos cambios o nuevas características que no existían previamente.

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