Aprendizaje automático en la industria

El ‘aprendizaje automático’ forma parte de la inteligencia artificial y consiste en que las máquinas aprenden a partir de datos reales sin estar directamente programadas para ello. En este post veremos cómo utilizar la ventaja que estos algoritmos pueden aportar a la industria.

Aprendizaje automático 

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (AI) que permite que las máquinas aprendan a través de algoritmos. Estos algoritmos aprenden de datos reales con los que se genera un modelo. Este modelo permite predecir qué clase o qué tipo es un dato nuevo.

Dentro del aprendizaje automático encontramos dos tipos:aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

En aprendizaje supervisado los datos deben estar correctamente etiquetados con la clase a la que pertenecen, es necesario tener un dataset con etiquetas.

En el caso del aprendizaje no supervisado , los datos se introducen en el modelo sin ningún tipo de referencia respecto a la clase a la que pertenecen, y es el mismo algoritmo el que clasifica estos datos en función de sus características.

Este tipo de algoritmos de aprendizaje automático permiten detectar patrones y clasificar nuevos datos a partir de los modelos entrenados . Por ejemplo, se pueden utilizar para detectar fallos o tomar decisiones sin necesidad de intervención humana, lo que abre muchas posibilidades para automatizar procesos que no eran posibles hasta la aparición de este tipo de algoritmos.

Estos son algunos de los necesarios fases para identificar y llevar a cabo un proyecto basado en machine learning:

• Adquisición de datos :imágenes, datos numéricos, bases de datos existentes, etc. Se requieren grandes cantidades de datos.
• Creación del conjunto de datos de los datos obtenidos. Para la creación del dataset es necesario realizar el etiquetado de todos los datos (aprendizaje supervisado). Por lo general, esta tarea se realiza manualmente y es bastante tediosa.
• Formación modelo . El modelo se entrena con parte de los datos del conjunto de datos.
• Evaluación del modelo . Para obtener el comportamiento del modelo, se evalúa con nuevos datos que no han sido utilizados durante el entrenamiento.

Aprendizaje automático versus aprendizaje profundo

Hace unos años surgió una rama del aprendizaje automático que se conoce como aprendizaje profundo o Deep learning. . Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en ecuaciones de regresión y árboles de decisión, entre otros. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan lo que se conoce como redes neuronales. que en cierto modo tratan de imitar el funcionamiento de las neuronas en los organismos vivos. Son un conjunto de neuronas conectadas entre sí y que realizan operaciones matemáticas para extraer parámetros y características, para finalmente obtener un resultado de clasificación.

Aprendizaje profundo en visión artificial

Computervision combinado con Deep learning permite resolver problemas más complejos que la visión tradicional, utilizando algoritmos más robustos basados ​​en los métodos de aprendizaje proporcionados por Deep learning. Con el avance de esta tecnología se pueden abordar problemas y diseñar soluciones que hasta ahora no eran factibles.

Este tipo de aplicaciones están diseñadas para entornos complejos y cambiantes en los que las características no se pueden extraer con los algoritmos tradicionales. Se utilizan en reconocimiento de caracteres aplicaciones, inspección de defectos superficiales, aplicaciones de seguridad entre otras.

Principalmente, el aprendizaje profundo le permite ampliar soluciones que se limitan a las aplicaciones de visión tradicionales.

Posibles aplicaciones del Machine learning en la industria

Las aplicaciones basadas en algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse en diferentes sectores y para resolver problemas muy diferentes.

• Sistemas de calidad :los algoritmos de aprendizaje automático crean modelos que permiten, por ejemplo, detectar defectos en piezas. Defectos de tipo superficial en fabricación, pintura, etc. También permiten controles de calidad en un proceso de montaje, presencia o ausencia de piezas, inspección de soldaduras, etc.

• Producción :en producción, los sistemas de visión y la robótica se combinan con algoritmos de aprendizaje automático para mejorar los procesos y aumentar la productividad. Es posible automatizar tareas con variabilidad que un robot tradicional no podría realizar por sí mismo:reconocer y localizar tipos de piezas, procesos y recorridos variables, etc. Esto permite en muchos casos reducir costes y aumentar la competitividad de las empresas.

• Mantenimiento de máquinas y mantenimiento predictivo :mediante el análisis de los datos (de cualquier tipo) obtenidos de las distintas máquinas, se pueden generar modelos que sean capaces de predecir cuándo se producirá un fallo. Esto sirve para mejorar los procesos y prevenir fallas antes de que las máquinas se averíen. Evite paradas en la producción y reduzca los tiempos de mantenimiento preventivo.

La capacidad de estos algoritmos de aprendizaje automático para procesar una gran cantidad de datos permite monitorizar los procesos y controlar todos sus parámetros, lo que evita errores y fallos y por tanto aumenta la calidad final del producto.

Beneficios del aprendizaje automático en la industria

Como has visto, el uso de algoritmos de aprendizaje automático tiene muchos beneficios. Los sistemas que se basan en este tipo de algoritmo sonmás versátiles y son capaces de trabajar en entornos cambiantes y adaptarse a ellos . Podrás realizar tareas y resolver problemas relacionados con visión artificial, robótica y análisis de datos, entre muchos otros, que, hasta la aparición de estos algoritmos, era impensable. Todo esto convierte a las aplicaciones de aprendizaje automático en un gran aliado de la Industria 4.0 a la hora de automatizar procesos.

Algunos de los claros beneficios que se pueden obtener del uso de estos sistemas son:

• Reducción de la tasa de fracaso . Permiten la detección de fallos y su reducción, lo que repercute directamente en la calidad del proceso y su mejora. Los errores que se cometen ayudan a mejorar el proceso.
• Predicción de existencias . Estos sistemas también permiten prevenir errores y fallas. Los modelos creados a partir de datos son capaces de predecir cuándo ocurrirá un error, lo que permite tomar acciones preventivas para que no ocurra.
• Automatización de procesos . Con estos algoritmos, los procesos se pueden automatizar eso no sería posible sin los sistemas basados ​​en el aprendizaje:inspecciones de variables , entornos cambiantes, etc.

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