La inteligencia artificial (IA) resulta una herramienta que en la industria actualmente utiliza metodologías que emulan al cerebro humano mediante sensores capaces de aprender y detectar errores a futuro, sin embargo, a decir de Antonio Vallejo, a cargo del departamento del área de automatización y manufactura en el Tecnológico de Monterrey Campus Laguna, no llegará a reemplazar la mano de obra humana.
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¿Qué es la inteligencia artificial?
Desde el punto de vista de la manufactura lo relacionamos mucho con la analogía que tiene el cerebro humano, que, a través de aprender cosas en la vida diaria se van quedando grabadas y esos sucesos los relacionamos con lo que se nos pueda poner a futuro. Por ejemplo, si en una ocasión caemos en un bache, al siguiente día nuestra inteligencia cerebral nos alertará del bache que está enfrente y poder evitarlo, lo mismo aplicamos en la manufactura.
¿Como se aplica la IA en la manufactura?
En la manufactura una de las tendencias en cuanto a la cuarta revolución industrial es incorporar la IA en los procesos manufactureros, lo que nos abre muchas puertas a la investigación, sobre todo el buscar nuevas técnicas y algoritmos que nos permita aplicarlos, por ejemplo tenemos algunos robots que se enfocan en sistemas de visión, que puede detectar cuáles piezas debe rechazar o aceptar, en base a ciertos algoritmos de inteligencia artificial. Se utilizan mucho las llamadas redes neuronales, en las cuales, el robot tiene una predicción de anomalías se presentan en las piezas, y con eso le permite hacer una clasificación adecuada de los componentes, algo que al ser humano le ayuda mucho. Con la IA artificial podemos tener ciertos algoritmos que nos ayudan a utilizar máquinas para hacer trabajos tan pesados y tediosos para el humano.
¿Como funcionan las redes neuronales?
Las redes neuronales son algo muy similar a las neuronas de nuestro cerebro, que tiene un conjunto de características o datos que nosotros recopilamos de una imagen en ciertos parámetros con los que trabaja un proceso de manufactura, esas características son alimentadas a las neuronas de un algoritmo, y a través de ello permiten obtener una probabilidad de que alguna pieza presenta defecto. Una red neuronal es un conjunto de capas con diversas neuronas, y a través de un entrenamiento previo de información que vivimos a diario, permite predecir si el evento tiene cierto defecto. Las redes neuronales tienen diferentes arquitecturas, hay tradicionales que asemejan al cerebro humano; hay convolutivas que se dedican identificar personas; hay recursivas, que utilizan los datos y vuelven a enterar para dar mejor predicción.
¿Esto simplifica el trabajo humano?
Así es, en la manufactura buscamos detectar problemas o defectos que nos permitan adelantarnos a lo que pueda ocurrir. Aquí la IA no solamente detecta defectos en el momento, sino que también ayuda a predecir a futuro cómo va a trabajar esa máquina, si presentará fallas en los rodamientos, cojinetes o en elementos rotativos; si es que requiere cambio de herramienta o mantenimiento preventivo.
¿Podría la IA reemplazar la mano del hombre?
La inteligencia artificial va aprendiendo y obviamente tiene la facilidad de almacenar gran información, dependerá de nosotros que implementemos algoritmos más eficientes y más adecuados. En lo personal veo muy muy difícil que la IA llegue a reemplazar a trabajadores o personal calificado. Yo no puedo garantizar que el algoritmo de IA trabajará al 99 o al 100 por ciento. Actualmente sobre los algoritmos decimos que son eficientes entre un 85 y el 92 por ciento de desempeño. El decir que ya tengo uno que trabaje al 100 por ciento, ahorita no lo veo factible. Siempre habrá cierto margen de error o eventos que no hemos podido detectar. Siempre se va a necesitar la inteligencia humana.
¿Desde cuándo se usa la IA en la industria manufacturera?
En el año 2005 hice un doctorado en el Análisis de fallas en máquinas y herramientas a través de la IA. Para ese año la parte de inteligencia artificial era vista como algo a futuro que pudiera ayudar a las máquinas. En ese tiempo nos costaba mucho entrenar algoritmos por la falta de un equipo de cómputo robusto y eficiente. Ya se tenían antecedentes que en los años noventas ya se entrenaban algoritmos para utilizarlos, pero entre el 2005 y el 2010 empezó el auge por esta tendencia por la evolución de los equipos. Ahora, un equipo ya tiene integrada la IA mediante sensores que permiten a las personas predecir mantenimiento, pero permite también que sean más óptimas y productivas, ya que se están reconfigurando conforme trabajan.
¿Cómo se encuentra México en los avances de la IA en la manufactura?
Una de las potencias es Alemania, los equipos que están mandando ya vienen con sensores y con diagnósticos que ya se pueden hacer en línea. En México, si una empresa decide aplicar la IA, no quieren abrirse para guardar información, y además piensan que es costoso sin evaluar los beneficios que tendrá tener esos datos al alcance. Actualmente estamos usando los sistemas ciber físicos, un campo en el que la inteligencia artificial ayuda a que se tomen decisiones.
¿Hacia dónde va la IA en la manufactura?
A buscar que los procesos productivos sean mucho más seguros, productivos, eficientes y reconfigurables, pero todavía peleamos mucho con los sensores inalámbricos, todavía no son muy confiables. La industria aún no tiene permitido usarlos debido a que hay interferencias y fallas, por lo que no pueden depender de ellos.
La IA artificial ya está en la vida cotidiana, ¿se permite usarla en las aulas como el Chat GTP?
Una cosa es que abusemos de esta IA como el Chat GTP para que los alumnos saquen provecho de su tecnología, pero lo que buscamos como docentes es que los estudiantes entiendan la mejor manera de desarrollar esa inteligencia hacia lo que vivimos en la vida diaria. Está la necesidad de que los alumnos se metan más a la inteligencia artificial pero como desarrolladores. Cómo hacerle para que ellos puedan evaluar y aplicar la IA a partir de ciertos datos para hacer una predicción o análisis de información. Siento que estamos en esa etapa de poder implementar más materias y clases que involucren al alumno a desarrollar algoritmos. Queremos que el alumno conozca cómo evolucionan esos modelos de IA y cómo aplicarlos en la vida diaria.
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