El ‘machine learning’ -aprendizaje automático- es una parte la de inteligencia artificial y consiste en que las máquinas aprendan a partir de datos reales sin ser directamente programadas para ello. En este post veremos como utilizar la ventaja que estos algoritmos pueden aportar a la industria.

Aprendizaje automático o machine learning 

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

Dentro del aprendizaje automático encontramos dos ramas: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

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

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

Este tipo de algoritmos permiten detectar patrones y clasificar nuevos datos a partir de los modelos entrenados. Por ejemplo, se pueden utilizar para detectar fallos o tomar decisiones sin necesidad de la intervención humana, lo que abre muchas posibilidades para automatizar procesos que hasta la aparición de este tipo de algoritmos no era posible.

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. Son necesarias grandes cantidades de datos.
    • Creación del 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 realiza de forma manual 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 han sido utilizados durante el entrenamiento.

Machine Learning vs Deep Learning

Hace unos años surgió una rama del machine learning que se conoce como aprendizaje profundo o Deep learning. Los algoritmos de machine learning se basan en ecuaciones de regresión y árboles de decisión entre otros. Sin embargo, los algoritmos de Deep learning utilizan lo que se conoce como redes neuronales que en cierto modo tratan de imitar el funcionamiento de las neuronas de los organismos vivos. Son un conjunto de neuronas conectadas entre sí que realizan operaciones matemáticas para realizar la extracción de parámetros y características, para, finalmente, obtener un resultado de clasificación.

El Deep learning en la visión artificial

La visión artificial combinada con el Deep learning permite solucionar problemas más complejos que la visión tradicional, utilizando 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 viables.

Este tipo de aplicaciones están pensadas para entornos complejos y cambiantes en las que no se pueden extraer las características con algoritmos tradicionales. Se utilizan en aplicaciones de reconocimiento de caracteres, inspección de defectos superficiales, aplicaciones de seguridad, entre otras.

Principalmente, el Deep learning permite ampliar las soluciones que quedan limitadas con las aplicaciones de visión tradicionales.

Posibles aplicaciones del machine learning en la industria

Las aplicaciones basadas en algoritmos de machine learning se pueden utilizar en distintos sectores y para solucionar problemas muy diversos.

  • Sistemas de calidad: los algoritmos de machine learning crean modelos que permiten, por ejemplo, detectar defectos en piezas. Defectos de tipo superficial de fabricación, pintura etc. También permiten realizar comprobaciones de calidad en un proceso de montaje, presencia o no presencia de piezas, inspeccionar soldaduras etc.
  • Producción: en producción se unen los sistemas de visión y la robótica con los algoritmos de machine learning para mejorar procesos y aumentar la productividad. Se pueden automatizar tareas con variabilidad que un robot tradicional no podría realizar por si solo: reconocer y localizar tipo 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: mediante el análisis de datos (de cualquier tipo) obtenidos de las distintas máquinas se pueden generar modelos que sean capaces de predecir cuándo se va a producir un fallo. Esto sirve para mejorar los procesos y evitar fallos antes de que las máquinas se estropeen. Evita los paros en producción y reduce los tiempos de mantenimiento preventivo.

La capacidad que dan estos algoritmos de machine learning de tratar un gran número de datos permite monitorizar los procesos y controlar todos los parámetros de los mismos, lo que evita errores y fallos y por lo tanto aumenta la calidad final del producto.

Beneficios del Machine learning en la industria

Como habéis podido ver, el uso de algoritmos de machine learning tiene muchos beneficios. Los sistemas que están basados en este tipo de algoritmos son más versátiles y son capaces de trabajar en entornos cambiantes y adaptarse a ellos. Se pueden realizar tareas y solucionar problemas relacionados con la visión artificial, con la robótica y con el análisis de datos, entre otras muchas, que, hasta la aparición de estos algoritmos, era impensable.  Todo esto, hace que las aplicaciones con machine learning sean un gran aliado de la industria 4.0 a la hora de automatizar procesos.

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

    • Reducción tasa de fallo. Permiten la detección de fallos y reducción de los mismos, lo que repercute directamente en la calidad del proceso y en la mejora del mismo. Los errores que se cometen ayudan a mejorar el proceso.
    • Predicción de acciones. Estos sistemas permiten también prevenir los errores y fallos. Los modelos creados a partir de datos son capaces de predecir cuándo se va a producir un error, lo que permite aplicar acciones preventivas para que este no ocurra.
    • Automatización de procesos. Con estos algoritmos se pueden automatizar procesos que sin los sistemas basados en aprendizaje no sería posible: inspecciones variables, entornos cambiantes, etc.

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