Aprovechando el Machine Learning para la Innovación Industrial

El machine learning es una parte de la inteligencia artificial y consiste en que las máquinas aprenden de datos reales sin ser programadas directamente para ello. En este artículo veremos cómo aprovechar la ventaja que estos algoritmos pueden aportar a la industria.

Machine Learning

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

Dentro del machine learning encontramos dos tipos: aprendizaje supervisado y no supervisado.

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

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

Este tipo de algoritmos de machine learning permiten detectar patrones y clasificar nuevos datos a partir de los modelos entrenados. Por ejemplo, pueden usarse 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.

Estas son algunas de las fases necesarias 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 (dataset) a partir de los datos obtenidos. Para la creación del dataset es necesario realizar el etiquetado de todos los datos (aprendizaje supervisado). Normalmente esta tarea se hace manualmente y es bastante tediosa.
• Entrenamiento del modelo. El modelo se entrena con parte de los datos del dataset.
• Evaluación del modelo. Para obtener el comportamiento del modelo, se evalúa con nuevos datos que no se hayan usado durante el entrenamiento.

Machine Learning vs Deep Learning

Hace unos años surgió una rama del machine learning conocida como deep learning o aprendizaje profundo. Los algoritmos de machine learning se basan en ecuaciones de regresión y árboles de decisión, entre otros. Sin embargo, los algoritmos de deep learning usan lo que se conoce como redes neuronales, que de algún modo intentan 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, y obtener finalmente un resultado de clasificación.

Deep Learning en Visión Artificial

La visión artificial combinada con deep learning permite resolver problemas más complejos que la visión tradicional, usando algoritmos más robustos basados en los métodos de aprendizaje que proporciona el 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 no se pueden extraer características con algoritmos tradicionales. Se usan en aplicaciones de reconocimiento de caracteres, inspección de defectos superficiales, aplicaciones de seguridad, entre otras.

Principalmente, el deep learning permite ampliar soluciones que están limitadas a aplicaciones de visión tradicional.

Posibles Aplicaciones del Machine Learning en la Industria

Las aplicaciones basadas en algoritmos de machine learning pueden usarse en diferentes sectores y para resolver problemas muy distintos.

• Sistemas de calidad: los algoritmos de machine learning crean modelos que permiten, por ejemplo, detectar defectos en piezas. Defectos superficiales en fabricación, pintura, etc. También permiten controles de calidad en procesos de montaje, presencia o ausencia de piezas, inspección de soldaduras, etc.

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

• Mantenimiento de máquinas y mantenimiento predictivo: analizando datos (de cualquier tipo) obtenidos de las diferentes máquinas, se pueden generar modelos capaces de predecir cuándo ocurrirá un fallo. Esto sirve para mejorar procesos y prevenir fallos antes de que las máquinas se rompan. Evita paradas en producción y reduce tiempos de mantenimiento preventivo.

La capacidad de estos algoritmos de machine learning para procesar un gran número 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 Machine Learning en la Industria

Como has visto, el uso de algoritmos de machine learning tiene muchos beneficios. Los sistemas basados en este tipo de algoritmos son más versátiles y capaces de trabajar en entornos cambiantes y adaptarse a ellos. Permiten 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 hace que las aplicaciones de machine learning sean un gran aliado de la Industria 4.0 a la hora de automatizar procesos.

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

• Reducción de la tasa de fallos. Permiten la detección de fallos y su reducción, lo que impacta directamente en la calidad del proceso y su mejora. Los errores cometidos ayudan a mejorar el proceso.
• Predicción de stock. Estos sistemas también permiten prevenir errores y fallos. 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, se pueden automatizar procesos que no serían posibles sin sistemas basados en aprendizaje: inspecciones variables, entornos cambiantes, etc.

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