Industria en la inteligencia artificial

Aplicación de la IA en la industria

Hoy en día nos encontramos muchos dispositivos que ya tienen implementada IA y que usamos de forma común, como son los Smartphones pero, ¿cómo ayuda la inteligencia artificial en los diferentes sectores de la industria?

En la actualidad las herramientas con IA son un gran apoyo para los procesos industriales ya que ayudan a generar un mayor rendimiento en el área donde son usadas.

Estas IA tienen como objetivo principal manipular de manera independiente y en coordinación con otros agentes diferentes procesos.

Un claro ejemplo es en el sector agroalimentario donde la IA es usada en la creación de harinas, piensos o panes. El sistema es capaz de tomar decisiones y adelantarse a posibles eventos antes de que estos pasen por lo que hacen que el sistema tenga una gran capacidad de resolución de problemas. Además es capaz de tomar decisiones que hasta ahora se adoptaban mediante monitorizaciones y correcciones manuales.

También es fácil encontrar sistemas de calidad con visión artificial. Este es un campo donde se está avanzando con gran velocidad gracias a las redes neuronales y al reconocimiento de patrones. 

Estos “ojos” artificiales detectan imperfecciones en las líneas de producción que un humano es incapaz de detectar.

Una aplicación interesante de la IA es en materias de seguridad.

Imagina un sistema capaz de visionar el terreno geográfico, entenderlo y encontrar anomalías en este, como podrían ser focos de incendios.

Si aplicamos esta tecnología en drones con paneles solares tendríamos un sistema de detección de posibles incendios totalmente autónomo.

Robótica cognitiva

ROBOTS CON "SENTIDO COMÚN"

Hoy en día plantearse que algún día los robots lleguen a sustituir a los humanos no parece ta disparatado. Ya desempeñan nuestros empleos, y vencen a nuestras mentes más ágiles en campeonatos de juegos de mesa como el Go.

Los avances en inteligencia artificial son sin lugar a dudas increíbles, pero los robots aún carecen de algo crucial: sentido común. “La ausencia de sentido común impide que un sistema inteligente entienda su mundo, se comunique naturalmente con las personas, se comporte de manera razonable ante situaciones impredecibles y aprenda de nuevas experiencias“, explicó Dave Gunning de DARPA, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa.

Como explica Gunning, si queremos que la IA desempeñe tareas más generales, hay que dotarlo de sentido común, y tienen un plan para hacerlo.

Antes de nada es importante entender que el sentido común no puede alcanzarse dándole una serie de datos a una máquina; este debe ser capaz de identificar conexiones entre dichos datos basándose en experiencias del pasado. Después, está la ardua tarea de comprobar si la máquina tiene o no sentido común, dado que se trata de algo muy amplio con gran diversidad de situaciones y conexiones.

Por ello, DARPA propone crear un modelo computacional que aprenda de la experiencia e imite los principales campos cognitivos según la psicología evolutiva: objetos, lugares y agentes.

Como explican desde TechCrunch, los modelos de machine learning se enfrentarían a descripciones de situaciones acompañadas de algunas hipótesis sobre qué ocurriría a continuación. Por ejemplo:

“Una mujer se sube al escenario y se sienta delante de un piano. A continuación:

• Se sienta en un banco meintras su hermana juega con la muñeca.

• Le sonríe a alguien mientras suena la música.

• Está entre el público, observando a los bailarines.

• Nerviosa, coloca sus dedos sobre las teclas.”

Para un humano la respuesta es evidente, ni falta hacer decir que sería la cuarta. No obstante, aunque no seamos conscientes empleamos gran cantidad de conocimiento y contexto para obtener la respuesta, y las máquinas solo tienen a tener un 60% de acierto.

El equipo en DARPA tiene alrededor de 113.000 preguntas de este estilo, pero preven preparar incluso cuatro veces más este año, cada vez de mayor complejidad. Al igual que un niño, la IA irá aprendiendo progresivamente, obteniendo cada vez más conocimientos y sentido común a medida que crezca. 

Sector farmaceutico y productos químicos

Clave para la creación de nuevos fármacos

La Inteligencia Artificial se abre un hueco en la industria farmacéutica. De hecho, gigantes de la talla de Merck, Johnson&Johnson o Sanofi miran a esta tecnología con la esperanza de acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

Y es que la Inteligencia Artificial puede ahorrarles tiempo y dinero en pruebas innecesarias. ¿Cómo puede conseguirlo? La idea es aprovechar los superordenadores de hoy en día y los sistemas de machine learning para predecir cómo se comportarían determinadas moléculas y la probabilidad de que puedan formar un fármaco útil.

Y en este contexto destaca una empresa británica: se llama Excientia y se trata de la primera compañía que automatiza el diseño de fármacos a través de la fusión de la inteligencia artificial con la experiencia que aportan los fabricantes de fármacos.

Es una de las compañías que más crecen a ambos lados del Atlántico en la aplicación de la inteligencia artificial a este sector. Excientia ha firmado acuerdos con varias farmacéuticas como Sanofi el pasado mes de mayo o con JSK este mes de julio.

Aunque no es la única compañía que se dedica a este campo. Existen empresas estadounidenses como Berg, Numerate o Atomwise que hacen lo mismo e incluso otra británica llamada Benevolent AI que también utiliza la inteligencia artificial para acelerar el proceso de desarrollo de fármacos.

Estas compañías se consideran biotecnológicas digitales que pueden ayudar a engrosar la cartera de productos de las farmacéuticas. Pero en esto de la inteligencia artificial las compañías farmacéuticas se muestran con cautela, ya que esta tecnología todavía debe demostrar que puede hacer que una nueva molécula vista en la pantalla de un ordenador pueda convertirse en una realidad en el laboratorio para luego acabar en el mercado.

Si esta tecnología demuestra su efectividad, pronto podríamos ver fusiones y adquisiciones con farmacéuticas que integran la inteligencia artificial en su i+D. Porque todas ellas tienen la obligación de reducir tiempo y costes para que los fármacos lleguen lo antes posible a su cliente final: los pacientes.

Sector de los seguros

La Inteligencia Artificial a los seguros

La digitalización y la automatización en el sector de los seguros a través de las Insurtech es ya un hecho. Las compañías se están dando cuenta de todos los beneficios potenciales que la tecnología les aporta a la hora de conseguir la ansiada transformación digital que les permita diferenciarse de la competencia. Sin embargo, el poder de la Inteligencia Artificial (AI) para cualquier empresa, entre ellas las aseguradoras, está aún por explorar.

La Inteligencia Artificial permite, entre otras cosas, evaluar el riesgo de manera más precisa, debido a la gran cantidad de datos de los que dispone y los algoritmos de aprendizaje cada vez más sofisticados que ayudan a analizarlos. Así, facilita la fijación de precios dependiendo de los riesgos individuales de cada cliente.

La Inteligencia Artificial aún conlleva desafíos significativos para el sector asegurador como una mayor complejidad en la comprensión del riesgo. Pese a ello, los aspectos positivos superan a los desafíos en la implantación de esta tecnología en las compañías. Algunos podrían ser:

• Estimar las pérdidas de una aseguradora a nivel mundial.
• Activar el análisis predictivo avanzado ante la posibilidad de un acontecimiento.
• Ayudar a las aseguradoras contra el fraude.

Ahora es el momento en el que las aseguradoras deben cambiar de mentalidad para adaptar sus sistemas al mundo de la AI y abrir sus fuentes de datos y sus API.

Sectores que se benefician de la inteligencia artificial

TURISMO Y HOTELES CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Cada vez son más los hoteles que apuestan por la inteligencia artificial y la robótica para transformar su gestión hasta el punto de encontrarnos con recepciones en las que brillan por su ausencia los humanos. Es el caso del Yotel de Nueva York y el Henn-na de Nagasaki (Japón) que cuentan con robots programados para recibir al cliente, hacer el chec-in o trasladar sus maletas.

A España este modelo aún no ha entrado con fuerza, pero start ups españolas como Macco Robotics ya diseñan y prueban robots para la hotelería en 12 países. Los robots que ofrece son BiBi que interactúa con los clientes en diversos idiomas, Macco que fabrica deliciosos cócteles o BeGo que guarda las maletas y consignas de forma muy eficaz, rápida y ordenada, explican desde la compañía.

Hay usuarios que piden este tipo de hoteles robotizados, “pero ya depende del cliente que tengas porque todo al final son nichos del mercado”. Para el director del ITH los hoteles en España están muy interesados por la innovación tecnológica, “porque van de la mano del cliente” y pone el ejemplo del Smart Data o la inteligencia artificial, innovaciones “que permiten al hotelero conocer mucho más a sus clientes y todo lo que se trata del cliente impacta en la primera línea de la cuenta de resultados”.

DIGITALIZACIÓN DE DATOS Y DE ESPACIOS

Digitalizar los datos o los espacios es otra de las innovaciones que marca las tendencias del sector. “Hace 10 o 12 años, la digitalización era tener una página web, hace cinco años era tener WiFi, ahora es el Smart Data, el Big Data o la inteligencia artificial”, detalla Carrillo de Albornoz. Para Patricia Miralles, jefe de Proyectos del ITH, “los hoteleros se han dado cuenta de la cantidad de información que manejan y que no estaban explotando de manera adecuada”. Así, destaca que lo importante de tecnologías como el Smart Data es saber gestionar la información propia y de fuentes externas, para “poderla utilizar de manera adecuada a la hora de tomar decisiones”.

Los espacios físicos también están sujetos a ser digitalizados con el fin de mejorar los procesos de gestión y algunas startups ya están desarrollando soluciones de este tipo. Es el caso de POK Hotel Check in, un kiosco de auto check-in desarrollado por Chapp Solutions; Becheckin, la herramienta que permite abrir puertas desde el móvil, de Inserta Group; MK Player360, un sistema de proyecciones 4D que permite vivir experiencias inmersivas en cualquier habitación de hotel, de Broomx; o Nutshell, una solución tecnológica de localización en interiores que, además, permite a los huéspedes o visitantes acceder a contenidos personalizados, según su perfil y preferencias, desarrollada por Gennion Solutions.

Nuevos retos en la inteligencia artificial

APLICACIONES FUTURAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial (IA) ha supuesto una irrupción en muchos ámbitos y sectores laborales. Basta con navegar en Internet para conocer alguna de sus aplicaciones, como, por ejemplo, los motores de búsqueda, que estudian los hábitos y comportamientos de los internautas, o los algoritmos de autoaprendizaje de las tiendas web, que analizan lo que se compra, e incluso el horario en el que se hace. Sin embargo, la IA tiene mucho más recorrido que su actual ámbito de aplicación. Como señala Vector ITC Group, son muchas las aplicaciones prácticas de esta tecnología, siendo cinco las más extendidas:

--Asistentes virtuales. Su principal función es ayudar a los usuarios a resolver sus consultas y a realizar determinadas acciones. La interacción entre el usuario y el asistente virtual se basará en la conexión multidispositivo, la atención 24/7, la comunicación fluida, la facilidad de uso, la eficiencia y la respuesta inmediata.

--Análisis cognitivo. Dentro de esta rama se consideran todos los campos que facilitan el entendimiento entre hombre y máquina, como puedan ser el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y la computación cognitiva. Gracias a estos campos se construyen herramientas de personalización, entendimiento del comportamiento humano, segmentación y fidelización de clientes.

--Reconocimiento de patrones. El propósito de este campo consiste en la extracción de información para identificar el comportamiento de personas y sistemas, y predecir su comportamiento futuro para tomar las decisiones más adecuadas en cada momento. Las aplicaciones más relevantes de los sistemas de reconocimiento de patrones son el reconocimiento de caracteres escritos a mano o a máquina, el reconocimiento de huellas dactilares, el reconocimiento de caras y el reconocimiento de objetos.

--Sistemas de aprendizaje. Aplicadas en el sector de la educación, las herramientas basadas en inteligencia artificial permiten crear sistemas educativos y herramientas de aprendizaje personalizadas y enfocadas al individuo.

--Robótica. La automatización de procesos robóticos usa algoritmos de inteligencia artificial y métodos que imitan y automatizan tareas humanas para apoyar en los procesos corporativos. Es una solución que permite aprovechar al máximo el talento meramente humano y mover a los empleados a posiciones más estratégicas y creativas, para que sus acciones realmente puedan tener un impacto en el crecimiento de la compañía.

Coches autónomos

Ventajas y desventajas de los vehículos autónomos

Sobre el papel, un vehículo 100% autónomo puede tener muchas más ventajas que desventajas. En teoría, la utilización de un vehículo 100% autónomo puede resultar en una mayor eficiencia de combustible, un menos estrés mecánico para las partes móviles del motor y suspensiones, mucha mayor seguridad (ya que se descarta el factor humano de la ecuación) y menores costes globales. Imagina el transporte de mercancías pesadas por carretera realizado por un camión autónomo: no tendría que detenerse más que a repostar, no se fatigaría, llegaría puntual e incluso podría acortar los tiempos de entrega, minimizando costes y maximizando beneficios.

En el caso del transporte de personas, sucede algo similar. Taxis autónomos recorriendo la ciudad sin descanso, compartiendo trayectos entre personas y cobrando las carreras a través de apps de smartphone serían el ideal urbano de transporte personal. Los autobuses autónomos, más de lo mismo. Los pequeños vehículos de reparto de mercancías a domicilio (desde comida rápida hasta paquetería) supondrían, de nuevo, reducción de costes, eliminación del error humano y fiabilidad total.

Cómo serán los coches autónomos 

Si vemos una foto más global, los vehículos autónomos serán, en su amplia mayoría, eléctricos o híbridos enchufables. Esto, en teoría, es una gran noticia a nivel medioambiental por muchas razones, pero sobre todo porque es muy posible que los centros urbanos queden libres de coches contaminantes, y también de coches pilotados por humanos (algo que, sin embargo, tardará posiblemente más de un par de décadas en suceder). Esto tiene implicación directa en la contaminación del aire y en la contaminación acústica. Será posible transformar las ciudades en espacios para peatones.

Como es lógico pensar, todo esto no son más que elucubraciones o, en el mejor de los casos, escenarios probables derivados de la teoría de los coches autónomos. La tasa de accidentalidad es posible que se reduzca hasta quedar muy cercana al 0%, igual que la mortalidad o los heridos en carretera. Se emitirán menos toneladas de CO2 que nunca, al menos desde los vehículos, y las personas ganaremos tiempo (de ocio, para trabajar, para dormir).

En otros aspectos, la llegada del coche autónomo no supondrá una ventaja. Por ejemplo, dejaremos de conducir. No es algo tan exagerado porque seguro que siempre nos quedará la conducción recreativa, incluso la virtual, pero está claro que habrña muchos menos conductores humanos ante la llegada de los autónomos.