Deep Learning: Transformando Industrias con Automatización Inteligente

En los últimos años, la popularidad y el uso de algoritmos basados en Deep Learning ha aumentado debido a la multitud de campos en los que es posible aplicarlos y los buenos resultados que ofrece esta solución.

¿Para qué se usa el Deep Learning?

El objetivo principal de los algoritmos de Deep Learning es lograr tareas que un humano realizaría casi automáticamente pero que se vuelven complejas para una máquina. Un ejemplo sería poder detectar e identificar todos los elementos de una imagen. Hoy, el Deep Learning se considera el mejor clasificador de imágenes y representa el estado del arte en Visión Artificial. Estos algoritmos son los más usados actualmente y el principal objeto de investigación en ese campo.

¿En qué se basa el Deep Learning y cómo funciona?

El Deep Learning es una rama de la Inteligencia Artificial basada en el uso de redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales se inspiran en el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano. De la misma manera que una neurona recibe y transmite impulsos eléctricos, una neurona artificial recibe información que es transformada y enviada a otras neuronas adyacentes. Así, la información se transforma a medida que es transmitida por todas las neuronas hasta llegar al final de la red. Finalmente, la red ofrecerá una salida con los resultados que ha obtenido basándose en los datos que ha recibido como entrada, en cómo ha sido entrenada y el propósito para el que se está usando.

Es necesario entrenar la red porque necesita aprender de los datos proporcionados. A medida que una red con información se entrena, modifica sus neuronas hasta ser capaz de extraer conclusiones correctas, incluso con datos que no se han proporcionado previamente. Por ejemplo, si introducimos imágenes en una red indicando cuáles son perros y cuáles no, la red acabará aprendiendo a encontrar perros en cualquier nueva imagen que se proporcione. De esta forma, el Deep Learning puede aplicarse en diversos campos con múltiples objetivos, desde la lectura de textos manuscritos, hasta averiguar la edad de una persona basándose en una imagen.

¿En qué aplicaciones se usa el Deep Learning?

Actualmente, el Deep Learning se usa en un gran número de aplicaciones que se usan a diario, como el traductor de Google; en asistentes virtuales como Siri, Cortana y Google Assistant, que usan algoritmos de Deep Learning para reconocimiento de voz; clasificación de correos electrónicos e incluso para sistemas de seguridad que hacen uso de reconocimiento facial. Otra de las áreas donde se aplica el Deep Learning es en algo tan complejo como los coches autónomos, que cada día están más cerca de convertirse en realidad.

En el caso de fábricas, por ejemplo, se puede usar para reconocer nuevas piezas que no se han introducido previamente en el sistema, ya que el algoritmo de Deep Learning ha "estudiado" otras fotos previas en las que se indicaba qué es una pieza y, cuando se introduce una nueva pieza en el sistema, esta ha sido reconocida como tal sin tener que indicarlo.

Otra aplicación muy importante en fábricas es el reconocimiento inteligente de defectos. Una vez que el sistema ha sido entrenado con diferentes defectos (forma, tamaño, geometría...), es posible que el sistema pueda reconocer nuevos defectos porque ha aprendido qué es un defecto. Es una aplicación muy interesante porque, por la variabilidad de los defectos, es común no poder categorizarlos todos al principio.

Como estamos viendo, el campo de acción del Deep Learning es muy amplio, y es en la Industria 4.0, en particular en la Visión Artificial, donde tienen lugar más posibilidades y mayores avances. Estos algoritmos, combinados con la Visión Artificial, nos permiten realizar tareas como medir distancias, predecir fallos, detectar objetos o leer textos. Funciones que, hasta ahora, requerían intervención humana y para las que era necesaria una gran inversión de tiempo, podrían automatizarse gracias al Deep Learning.

Estas son solo algunas de las muchas aplicaciones que el Deep Learning nos ofrece hoy, y que serán muchas más en el futuro, ya que es un campo en plena expansión y cada vez más aplicable a más campos y capaz de resolver problemas más complejos.

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