16.12.16

¿Podrá la Inteligencia Artificial de las Cosas-AIOT reemplazar algún día al operario humano?

Escrito por Julio Serrano en Apps & Software, Blog, High Tech, Tech | 0 Comentarios

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Las venideras plataformas de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) serán aquellas que transformen a los objetos conectados en cosas que puedan ‘pensar’ y ser capaces de ‘aprender’. Imaginemos un smartwatch que no sólo pueda predecir algunos síntomas que avisen un inminente ataque al corazón, sino que también pueda detectar cuando un hacker esté intentando ingresar a tus datos personales, ¡por medio de tu reloj inteligente!

La mejor forma de incrementar las ‘cosas con cerebro’, es mejorarlas vía Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés). El nombre que se le da a la fusión de ambos conceptos es Inteligencia Artificial de las Cosas (AIOT, por sus siglas en inglés).

Este año se han registrado cifras nunca antes vistas en materia de inversión en AI, donde Estados Unidos lidera las recaudaciones con US$ 1.500 millones. Se espera que los frutos de estas inversiones puedan verse en la cotidianidad de las personas prontamente… Para entender dónde la AI jugará un rol importante, es necesario entender a qué estamos llamando Inteligencia Artificial y qué no lo es.

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La Inteligencia Artificial es un algoritmo nutrido por modelos estadísticos que permiten “aprender” por medio de la retroalimentación. Por lo mismo, en vez de tener modelos determinados donde el algoritmo actúe bajo reglas predefinidas sobre las cuales basar sus decisiones, se aplican otros modelos.

Un ejemplo es Google. El gigante de Mountain View utiliza una técnica llamada ‘Deep Learning’. El Deep Learning toma conceptos básicos de la AI y los enfoca en la resolución de problemas del mundo real, a partir de redes neuronales profundas que imitan la forma en que nuestro cerebro toma decisiones. Es decir, emplea los datos que conoce para tomar decisiones sobre datos nuevos. Por eso, es una de las tecnologías más similares al funcionamiento cerebral humano.

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Por lo tanto, gran parte del proceso está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Los modelos ya no son determinantes y, dada esa lógica, puede ser que la forma en que el uso de la AI ayude a tomar una decisión, tenga una mayor dificultad y consecuencias inesperadas. Tal como sucedió con el chatbot Tay de Microsoft, el que se volvió racista luego de pocas horas analizando las publicaciones en Twitter.

¿Se convertirán las herramientas basadas en AI en máquinas omniscientes? Actualmente no hay chance, principalmente porque el desarrollo de estas se realiza en dominios específicos para impedir que se aplique el conocimiento en otros contextos.

Entonces, ¿cómo potenciará la AI al IoT? 

Una de las industrias más probables es la manufacturera, que actualmente está gastando grandes sumas de dinero en el desarrollo del Internet de las Cosas. El uso que le dan a la AI es principalmente para tareas de mantenimiento predictivo. Esto es lo que llamamos ‘Machine Learning’.

Si el mantenimiento predictivo es tan importante, ¿por qué no se ha adoptado completamente todavía? Bueno, hay algunos obstáculos. La falta de sensores confiables para monitorear el desempeño y el comportamiento de las máquinas es uno, los desafíos de conseguir una conectividad confiable en las operaciones de la planta de trabajo es otro. Ambos son pre requisitos para recopilar los datos que son necesarios al momento de probar los modelos estadísticos.

Luego, podemos añadir, existe una falta de modelos estadísticos que puedan predecir el comportamiento. Esto se produce, en gran parte debido a la escasez de científicos de datos que pueden construirlos y probarlos. Y el mundo real es complejo; las máquinas están en todas partes y trabajan bajo diversas condiciones. Por ejemplo, la vibración de una máquina se verá influenciada por el tipo de suelo en el que se encuentre (un piso de madera influirá en las medidas de manera a lo que lo hará uno concreto).

Es altamente probable que los modelos deterministas sean insuficientes para hacer frente a las situaciones anteriores expuestas de manera efectiva, y la única manera de abordar estos desafíos (hasta ahora) será por medio de la Inteligencia Artificial y los enfoques de análisis en tiempo real.

 

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