Definición de términos clave de la industria: IA y otra terminología La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la palabra de moda; sin embargo, a menudo se malinterpreta y se tergiversan sus verdaderas capacidades. En esta sesión de preguntas y respuestas con el experto en TI Peter Spring de Inspección de Productos de Mettler-Toledo, desentrañaremos las palabras de moda de la industria, aclararemos la distinción entre la IA y el aprendizaje automático y descubriremos cómo estas tecnologías están transformando la industria alimentaria. Peter Spring, responsable de producto de ProdX, Inspección de productos de Mettler-Toledo ¿QUÉ ES LA IA? ¿YA HA LLEGADO A LA INDUSTRIA ALIMENTARIA? ¿DÓNDE PODEMOS ENCONTRARLA? En pocas palabras, la IA está diseñada para pensar por sí misma de una manera que iguale o supere a la inteligencia humana. Se ha concebido para aprender y adaptarse, para tomar mañana una decisión mejor que la de hoy. Para ello, la IA precisa de una gran cantidad de datos, lo que implica el uso de algoritmos y modelos avanzados de análisis, identificación de patrones y obtención de información significativa. A diferencia de la informática tradicional, los sistemas de IA pueden gestionar tareas complejas, resolver problemas y exhibir un nivel de inteligencia que les permite responder de forma eficaz a diversos escenarios. Si bien la IA está presente en los sistemas y aplicaciones de alta gama, su impacto en las líneas de producción aún no es muy significativo. Sin embargo, se usa mucho para el análisis, el modelado y la predicción. Por ejemplo, en la seguridad alimentaria, la IA puede mejorar la seguridad de las cadenas de distribución, aumentar la productividad y detectar problemas en las máquinas antes de que se produzcan. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO? El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA centrado en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y mejorar su rendimiento. A menudo, se trata de una tarea específica, como un sistema de reconocimiento de voz. Aunque este sistema puede parecer inteligente e igual a la IA, no presenta una comprensión avanzada del idioma, simplemente escucha los sonidos clave y, al detectarlos, realiza ciertas tareasII. Los algoritmos de aprendizaje automático solo están diseñados para aprender y adaptarse a partir de los datos, con lo que perfeccionan su rendimiento a lo largo del tiempo. Un ejemplo de aprendizaje automático en la industria alimentaria es la función de mantenimiento predictivo de algunas máquinas de producción. Dentro de estos sistemas, se analizan los datos de las máquinas para predecir posibles averías y optimizar la sustitución de piezas, lo que, en última instancia, reduce el tiempo de inactividad. ¿EN QUÉ SE DIFERENCIAN? Si bien el aprendizaje automático es un componente de la IA, esta abarca más que el aprendizaje a partir de los datos. La IA posee la capacidad de pensar, razonar y adaptarse a nuevas 20 PRODUCCIÓN
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