Gran parte del éxito en el desarrollo y actualización de la Industria 4.0 tiene que ver con la progresiva introducción de una serie de tecnologías recientes que cada vez tienen más cabida en los planes de crecimiento de las empresas industriales. A pesar de la lógica inversión que precisa su implantación, su rápido desarrollo y adopción por parte de la industria, permite que los costes se vayan reduciendo gracias a las economías de escala.

Hoy en día no puede pensarse en la Industria 4.0 del futuro próximo sin que conceptos como el machine learning, el deep learning, la Inteligencia Artificial o la visión artificial no estén en la conversación. A continuación vamos a describir y desgranar someramente estos conceptos tecnológicos. Conceptos que en poco tiempo han pasado de ser unos desconocidos a formar ya parte del panorama de la industria de producción del presente.

Deep learning y visión artificial

Las empresas de visión artificial desarrollan plataformas y modelos de visión artificial que pueden captar, procesar, analizar y comprender imágenes digitales. El objetivo de un sistema de visión artificial no es otro que el de generalizar y realizar patrones y relaciones basados en datos de entrenamiento y percibir y comprender datos visuales automáticamente.

La tecnología de machine learning es el corazón de la tecnología de Inteligencia Artificial. El machine learning permite que los sistemas informáticos resuelvan problemas muy complejos, que los humanos no podemos resolver. La tecnología de deep learning es parte del machine learning. O expresado en otras palabras, es una clase de algoritmos de machine learning.

Estos algoritmos utilizan un sistema de filtros de varias capas para lograr la búsqueda y recuperación jerárquica de patrones significativos. Cada capa de entrada obtiene los datos de salida de una capa anterior (es decir, los patrones de nivel superior son derivados de un nivel inferior). La mayoría de los algoritmos de deep learning son redes neuronales artificiales de distintos tipos que consisten en neuronas similares a las creadas por la naturaleza en nuestro cerebro humano.

La red neuronal en el machine learning

La red neuronal artificial es un sistema de aprendizaje computacional que utiliza una red de funciones para comprender y traducir una entrada de datos de una forma en la salida deseada, normalmente en otra forma. Es un sistema de aprendizaje, lo que significa que actúa no solo en base a algoritmos preestablecidos, sino también teniendo en cuenta su propia experiencia.

La neurona en el deep learning es algo similar a una caja negra, que tiene muchas entradas y solo una salida. Una neurona recibe señales y forma una señal de salida basada en ellas. Los principios de la formación de la señal de salida se rigen por el algoritmo interno. Estos algoritmos se basan en el modelo del cerebro humano y están diseñados para reconocer patrones.

Las redes neuronales interpretan los datos sensoriales mientras etiquetan o agrupan la entrada sin procesar. Los patrones que reconocen son numéricos, contenidos en vectores, a los que deben traducirse todos los datos del mundo real, ya sean imágenes, sonido, texto o series de tiempo. Las redes neuronales agrupan y clasifican sus datos, y agrupan los datos sin etiquetar según las similitudes entre las entradas de muestra, y clasifican los datos según los conjuntos de datos de entrenamiento. Las redes neuronales pueden considerarse un componente de las aplicaciones de machine learning de mayor escala.

La tecnología de visión artificial está estrechamente relacionada con la tecnología de Inteligencia Artificial, ya que el ordenador tiene que interpretar lo que ve, analizar la información que obtiene a través de imágenes y actuar de acuerdo con el algoritmo.

El procesamiento de imágenes por visión artificial implica acciones similares a las que realiza un ser humano cuando percibe el mundo que lo rodea a través de sus ojos. Así, la visión artificial es un campo de la ciencia informática que trabaja para permitir que las computadoras vean, identifiquen y procesen imágenes de la misma manera que lo hace la visión humana, y luego proporcionen resultados apropiados.

Tecnologias disruptivas

Tres pasos básicos en la visión artificial

Obtener una imagen

Las imágenes necesarias para el análisis se pueden recibir mediante foto, vídeo o incluso a través de tecnología 3D.

Procesar la imagen

Los modelos de deep learning basados en varios algoritmos automatizan el proceso, pero los modelos deben entrenarse en grandes cantidades de imágenes etiquetadas o identificadas previamente. Este paso se denomina educación de deep learning.

Comprender la imagen

Este paso implica la interpretación de los datos. Aquí los objetos se identifican, clasifican y agrupan.

Las plataformas de visión artificial actuales pueden utilizarse de diferentes maneras según los objetivos que deseen conseguir.

-Reconocimiento facial que no solo reconoce rostros humanos en la imagen, sino que identifica la personalidad del individuo.

-Segmentación de imágenes que analiza la imagen en pedazos y analiza cada uno de ellos.

-Detección de objetos que identifica un objeto específico en la imagen.

-Detección de patrones que reconoce patrones repetidos en imágenes como colores y formas.

-Clasificación de imágenes que agrupa las imágenes en categorías.

-Detección de bordes que identifica los bordes exteriores de los objetos.

-Presenta similitudes de pares coincidentes en imágenes para facilitar el proceso de clasificación.

El objetivo de la visión artificial es obtener resultados útiles a partir de la información visual recibida y procesada. Con base en esta información, un ordenador puede generar imágenes en 2D o 3D que se pueden usar. Por ejemplo, en la industria automotriz para informar a los conductores y ayudarlos a analizar y reaccionar ante situaciones en la carretera como semáforos, señales de tráfico, peatones u otros automóviles en la carretera. En el caso de un almacén de una fábrica, donde los datos de visión artificial recibidos y analizados pueden ayudar a mantener el inventario en los estantes, por ejemplo.

La visión artificial utiliza el machine learning. Un ordenador debe poder ver objetos, pero también comprender qué son los objetos, clasificando, agrupando y analizando los datos. Para utilizar las soluciones de deep learning con éxito, debe saber cómo funcionan las redes neuronales y debe poder seleccionar el tipo de red que mejor se adapte a sus objetivos y poder así sintonizar dicha red y seleccionar algoritmos para obtener resultados fiables y utilizables.

 

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