Actualmente estamos evolucionando vertiginosamente en el uso del Machine Learning y el Deep Learning, términos que en muchas ocasiones se tratan de forma indistinta.
Ambos conceptos están englobados en la Inteligencia Artificial, la cual deberemos entender para conocer en profundidad el Machine Learning y Deep Learning.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial, también conocida como IA, es la tecnología capaz de imitar el razonamiento humano. A veces es tan simple como programarla para seguir un diagrama de flujo lógico, o un ordenador programado para pensar casi como un humano y aplicar ese conocimiento a nuevas situaciones y escenarios.
La IA incluye los conceptos de Machine Learning y Deep Learning, en los cuales vamos a entrar en materia a continuación.
Machine Learning
Es una rama de la IA que conlleva la creación de algoritmos capaces de modificarse a sí mismos, sin intervención humana. Se trata de un método de análisis de datos, basado en la idea de que los sistemas pueden aprender a partir de esos datos, identificar patrones y tomar decisiones sin la ayuda de un ser humano.
Deep Learning
El Deep Learning utiliza una clase específica de algoritmos, llamados redes neuronales. Existen numerosas capas de estos algoritmos, y cada una de ellas proporciona una interpretación diferente de los datos. Las redes neuronales funcionan en un intento de imitar la función de las redes neuronales del cerebro humano. Este concepto incluye reconocimiento de voz, detección de objetos e identificación de imágenes.
¿Cómo funcionan estas tecnologías?
Los algoritmos de Machine Learning aprenden a partir de los datos a ellos sometidos y, de esa manera, las máquinas son entrenadas para aprender a ejecutar diferentes tareas de forma autónoma. Luego, cuando son expuestas a nuevos datos, ellas se adaptan a partir de los cálculos anteriores y los patrones se moldean para ofrecer respuestas confiables.
El Deep Learning son esos algoritmos complejos construidos a partir de un conjunto de diversas capas de “neuronas”, alimentados por cantidades inmensas de datos, que son capaces de reconocer imágenes y habla, procesar el lenguaje natural y aprender a realizar tareas extremadamente avanzadas sin interferencia humana. La principal aplicación de los algoritmos de Deep Learning son las tareas de clasificación, en especial, reconocimiento de imágenes.
¿Cómo se aplica el Machine Learning y el Deep Learning en la Industria 4.0?
La industria 4.0 es la encargada de insertar las tecnologías de la información en la industria con el fin de llevar a cabo una transformación digital que haga que las industrias sean inteligentes. Aquí entra en juego el Machine Learning para crear modelos que den valor a los datos extraídos gracias al Internet de las Cosas ó IoT, y optimizar la toma de decisiones, ya que la implementación de esta tecnología en la industria contribuye a mejorar la productividad, la eficiencia en la fabricación y permite procesos más rápidos, más flexibles y más eficientes.
El objetivo de toda industria es ofrecer productos o servicios de la máxima calidad posible a un coste mínimo. El Machine Learning y la Inteligencia artificial son las tecnologías encargadas de transformar las industrias tradicionales a industrias 4.0, y así ayudar a los fabricantes a alcanzar su objetivo principal.
Existen diferentes aplicaciones del Machine Learning en la industria:
Machine Learning aplicado en producción, fabricación y calidad.
Esta tecnología aporta soluciones flexibles a la complejidad de los sistemas productivos. El término Intelligent Manufacturing Systems hace referencia a la nueva generación de sistemas productivos que utilizan los resultados de las investigaciones en inteligencia artificial para resolver los problemas ligados a la falta de información
Machine Learning aplicado en logística.
Los datos generados y exportados son procesados e interpretados como el ser humano gracias a algoritmos basados en la tecnología Deep Learning.
Machine Learning aplicado en mantenimiento.
El Machine Learning, se encarga de crear modelos a partir de datos de funcionamiento obtenidos, con el fin de detectar posibles anomalías antes de que se produzcan. Esto se denomina mantenimiento predictivo, y su aplicación es una de las formas más fiables para evitar que las máquinas fallen y perjudiquen al proceso productivo.
Machine Learning aplicado en seguridad.
Los potentes algoritmos de Machine Learning y Deep Learning en ciberseguridad se emplean principalmente para el análisis de malware y la detección y prevención de intrusos.
Machine Learning aplicado en ergonomía.
Los sistemas de análisis de movimientos se utilizan para crear informes sobre el movimiento productivo y ergonómico del trabajador. Esto se consigue con un hardware llamado MOCA, integrado con un software basado en redes neuronales especializadas en el tratamiento de imágenes y vídeos.
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