El machine learning es una de las soluciones que se presentaron hace ya unos años en el IoT Solutions World Congress. El caso del deep learning, una variación del machine learning que aprende de manera automática y sin precisar supervisión humana, es todavía más ignoto para el enorme público.
¿Qué es el Machine Learning?
De forma resumida se puede delimitar el machine learning como un procedimiento de análisis de un conjunto de datos basado en la automatización de la construcción de modelos metódicos. Se trata de una disciplina enmarcada en el Inteligencia Artificial que pretende que los sistemas aprendan partiendo de los datos de entrada suministrados, identifiquen patrones y tomen resoluciones sin precisar una participación humana.
A fin de que su objetivo final se haga realidad, el machine learning depende de la calidad y cantidad de la información suministrada. Son estos los que van a hacer que el sistema vaya “aprendiendo” y tome resoluciones poco a poco más atinadas y precisas.
¿Y qué es el Deep Learning?
El deep learning es una tecnología que es parte del machine learning, asimismo popularmente conocido como «aprendizaje profundo automático». La una gran diferencia que marca el deep learning es que es capaz de crear redes neuronales, algoritmos con métodos de aprendizaje automático sin la necesidad de que haya ningún obrero que deba intervenir para contrastar los patrones de acción… es decir, aprendizaje no supervisado y que funciona de forma autónoma.
Ventajas del Deep Learning en la Industria
Los beneficios que el machine learning puede aportar a la industria engloban a todo el proceso de producción. De esa forma, su implementación va a ayudar a acrecentar la productividad, reducir los costos y acrecentar la eficacia. Para lograrlo es esencial contar con herramientas que atrapen la información generada en la planta, los examinen y desarrollen estrategias de mejora desde los resultados.
Planificación de la producción
La implementación del machine learning en los procesos de producción aportará a la compañía una visión más profunda sobre su funcionamiento y va a facilitar hallar estrategias para su mejora. El procedimiento para conseguir estos resultados es analizar todos y cada uno de los datos generados por la planta de producción, examinarlos y sacar las conclusiones pertinentes para efectuar los cambios precisos.
Merced a esa base de datos, el sistema tendrá la capacidad de adelantarse y planear con tiempo la producción. Del análisis de esa información, la compañía debe conseguir ciertas previsiones sobre los nuevos pedidos que sus clientes del servicio van a pedir, conseguir identificar los patrones de consumo que van a aparecer en un corto plazo y amoldar la carga de trabajo a fin de que se ajuste al volumen de los pedidos.
Pronosticar tu productividad
Otra de las aportaciones del machine learning en la industria 4.0 es la posibilidad de medir la capacidad de la cadena de montante de forma virtual. La primordial ventaja es que la compañía va a saber anticipadamente si la maquinaria va a poder aceptar la carga de trabajo prevista para un periodo determinado y los posibles retrasos que puedan generarse. Con esta información, el propio sistema producirá recomendaciones a fin de que la producción no se vea afectado.
Personalización
Uno de los conceptos ligados a la nueva revolución industrial es la personalización de los productos. La vieja fabricación en masa evoluciona para convertirse en un sistema, prácticamente, de producción a la carta.
Con el machine learning, la intervención del ser humano en esta nueva forma de generar va a dejar de ser indispensable. Van a ser las propias máquinas las que van a aprender para fabricar al gusto de cada cliente del servicio con la máxima precisión y sin pérdidas de tiempo.
Automatización
El aprendizaje automático está basado en la información recogida del planeta real. Las máquinas tienen presente desde las paradas imprevisibles que se generan hasta los pedidos urgentes, pasando por la carencia de personal o bien por la minoración de la demanda de algún producto.
Control de calidad
La calidad de los productos ha sido de forma tradicional testeada cuando se completaba el proceso de producción. Las nuevas tecnologías suponen una transformación en este aspecto.
Ahora, la combinación entre los sensores que atrapan información en tiempo real y este tipo de aprendizaje automático ofrece la opción de que la evaluación de la calidad se genere a lo largo de cada una de las fases de la producción.
Análisis de los datos
El objetivo primordial es almacenar la mayor cantidad de datos posible, algo esencial para poder tomar resoluciones que mejoren el funcionamiento general de la Industria. Gracias a tecnologías como Internet of things IOT o Big Data conseguimos atrapar todos esos datos para que las máquinas aprendan sobre el comportamiento de esos datos gracias al Machine Learning.
¿Qué aplicaciones industriales puede tener el Deep Learning?
Las aplicaciones reales del deep learning en el campo industrial son infinitas, puesto que la automatización de los procesos industriales engloba un sinfín de posibilidades para la Industria 4.0.
Uno de los ejemplos más claros es el del ámbito del parque del automóvil. Ciertas utilidades que tiene el Deep Learning en la industria del vehículo son las siguientes:
- Advierte la fatiga del conductor y lo informa para eludir accidentes, como posibles situaciones de riesgo en la carretera.
- Identifica la voz del conductor o bien conductores, de tal forma que el vehículo puede percibir órdenes sin precisar que el conductor deba separar la vista del frente.
- Mejora la seguridad al volante con todos y cada uno de los datos vinculados a la conducción que el sistema recaba y examina de forma instantánea.
Conforme especialistas en Deep Learning, en el campo automovilístico asimismo se pueden localizar aplicaciones a través de las que pronosticar fallos en las líneas de producción aun con meses de antelación. Para esta clase de funcionalidades, la tasa de acierto ronda el noventa y uno por ciento en las predicciones que los algoritmos de aprendizaje del Deep Learning efectúan.
Otros campos empresariales asimismo se han visto favorecidos por el apogeo de la tecnología deep learning, como por poner un ejemplo el campo financiero. Este, pese a ser más reticente a las innovaciones tecnológicas, asimismo ha ido introduciendo mejoras estratégicas para contrarrestar el crecimiento de las nuevas financieras. Ciertas aplicaciones que los bancos han encontrado para el machine learning son la siguientes:
- Autentificación segura en las Aplicaciones móviles, para securizar los datos de los clientes del servicio que entren a la cuenta personal de su banco por medio de dispositivos móviles
- Sistemas de análisis automáticos para otorgar créditos: el proceso de estudio de aptitud de la concesión de hipotecas se ha aligerado mucho merced a la aplicación del deep learning en el ámbito de las finanzas, puesto que siendo capaz de examinar millones de datos no estructurados al momento, puede aclarar la concesión de un crédito de peligro al instante.
El campo agrícola asimismo ha experimentado una revolución merced a la aplicación de técnicas Big Data y machine learning en la agricultura. Ciertas ventajas de estas implementaciones son:
- Examinar y controlar los datos de todas y cada una de las plantaciones y cultivos de la planta, como de su desarrollo
- Con los datos recogidos, puede examinar el estado de salud en el que se hallan las plantaciones y prevenir plagas endémicas que puedan terminar con la cosecha.
- Controla la cantidad de agua o bien de fertilizante que la tierra precisa para asegurar que las plantaciones medren a un ritmo conveniente.
Inycom con el Deep Learning
En Inycom llevamos años apostando por el Deep Learning, como ya hicimos en el #BeDigital en 2019 donde fue todo un éxito.
