29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

De los datos inteligentes a la inteligencia artificial

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial? Conozca sus componentes básicos y explore cómo se aplica el aprendizaje automático en NETZSCH Analyzing & Testing y sensXPERT®.

Tras nuestra introducción al mundo del Big Data y la Ciencia de Datos en general, nos gustaría profundizar en el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial. Dado que estos términos son muy familiares hoy en día, pero no todo el mundo conoce sus fundamentos, exploramos con más detalle para explicar sus componentes básicos.

Inteligencia artificial frente a aprendizaje automático

En pocas palabras, la Inteligencia Artificial ofrece la posibilidad de reproducir la capacidad cerebral humana en máquinas. Genera conocimientos basados en la experiencia extrayendo la información necesaria de conjuntos masivos de datos existentes en las máquinas. La inteligencia artificial describe una subsección de la informática que se centra en transferir el pensamiento y las decisiones humanas al nivel de las máquinas. Esta idea no es nada nuevo e incluso apareció hace varias décadas. Dado que ahora también disponemos de los requisitos previos en el ámbito del rendimiento del hardware, nos es posible aplicar esta teoría en la realidad.

El campo del aprendizaje automático es una subdivisión de la inteligencia artificial. Los métodos de aprendizaje automático reconocen dependencias y patrones dentro de un conjunto de datos de forma automática sin ser programados explícitamente. Tras una fase de entrenamiento en la que se aprenden estas correlaciones, los conocimientos adquiridos se generalizan y pueden aplicarse a nuevos conjuntos de datos para generar predicciones. Para la fase de entrenamiento, se pueden aplicar varios algoritmos matemáticos.

Los enfoques más conocidos son los siguientes

Aprendizaje supervisado: En este método, se presenta al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de datos large con una variable objetivo deseada. Con la ayuda de los datos de ejemplo, el algoritmo identifica la correlación que conduce a la variable objetivo. Con este enfoque supervisado, el algoritmo puede aplicar la lógica entrenada también a nuevos datos similares y hacer predicciones basadas en el conjunto de datos desconocidos. Ejemplos de aplicaciones de aprendizaje supervisado son la detección de spam por correo electrónico o los métodos de reconocimiento de imágenes.

Aprendizaje no supervisado: En este tipo de aprendizaje, no se conoce ninguna variable objetivo. Se proporciona al algoritmo un enorme conjunto de datos sin más información sobre la variable objetivo. El objetivo es identificar una estructura dentro del conjunto de datos de forma independiente. Este método se utiliza con frecuencia para extraer conglomerados dentro de un conjunto de datos e identificar diversas clases, que poseen ciertas propiedades. Ejemplos de aplicaciones no supervisadas son los sistemas de recomendación, utilizados en muchos sectores para ofrecer sugerencias al usuario en función de sus respectivos intereses. Esto es a lo que puede enfrentarse incluso durante sus compras en línea en la vida cotidiana.

Aprendizaje por refuerzo: En este tipo de técnica de aprendizaje, los algoritmos de Machine Learning enseñan a un agente a ser capaz de aprender de forma interactiva utilizando la retroalimentación de prueba y error. La retroalimentación proviene de sus propias acciones y experiencias. Así, el agente aprende qué acción es la mejor para una determinada situación obteniendo recompensas de retroalimentación. Refuerza sus conocimientos obteniendo experiencias positivas y aprende sobre las decisiones erróneas recibiendo castigos, en un sentido simbólico. El aprendizaje por refuerzo puede utilizarse en muchas aplicaciones, entre otras, para la robótica de la automatización industrial o los sistemas de asistencia al conductor.

Aprendizaje automático en la industria y la producción

Hasta ahora, nos hemos centrado en los métodos de Machine Learning, pero es igualmente importante saber cómo estos métodos aportan ventajas a la industria y la producción para automatizar y supervisar los procesos.

En el campo del control de procesos, el Machine Learning puede incluso ayudar a obtener información en tiempo real sobre el comportamiento de un material que se está procesando para la fabricación de un determinado producto. Combinados con conocimientos fundamentales de la ciencia de los materiales, los algoritmos de Machine Learning pueden aplicarse para optimizar el propio proceso de fabricación. Un sensor integrado en el molde de inyección mide las propiedades relevantes del material que describen su comportamiento durante la producción. El aprendizaje automático puede utilizarse para predecir este comportamiento incluso antes de que se produzca en el proceso de producción. Si los factores que influyen, como la temperatura, la humedad, etc., cambian durante la producción, el algoritmo de aprendizaje automático puede adaptarse a las nuevas condiciones incluso con el paso del tiempo sin interacción manual. Esto permite una visión flexible de un proceso en marcha, así como una garantía de calidad en tiempo real, y puede ayudar a minimizar los productos defectuosos.

Cómo aplicamos el aprendizaje automático en NETZSCH

En NETZSCH Analyzing & Testing, estamos en proceso de incrustar conocimientos de Machine Learning en el ámbito del control de procesos dentro del alcance de la sensXPERT® solución. Mediante el análisis de las propiedades y el comportamiento del material, se puede predecir el curado óptimo de un material. Con el uso de la analítica avanzada, varias industrias pueden beneficiarse de esta solución aumentando la eficiencia de la producción. Con sensXPERT®, los fabricantes pueden optimizar sus procesos y reducir las tasas de desechos al aunar la ciencia de los materiales y los algoritmos de aprendizaje automático.

Como nuestra serie sobre Big Data termina con este artículo, queremos resumir lo que finalmente sabemos sobre este tema. Hablamos de Big Data en general, sus usos, los impactos de Big Data en las industrias y explicamos los beneficios que se pueden lograr con sus aplicaciones. Introdujimos el término Ciencia de Datos y describimos varias analíticas de datos y finalmente con este artículo, aprendimos los fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial. Si todavía tienes curiosidad sobre cómo aplicamos los métodos de Machine Learning y si estás especialmente interesado en obtener más información sobre la solución sensXPERT®, puedes encontrar más detalles en la página websensXPERT .

Fuentes