12 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Automatización y digitalización aún más eficientes gracias a las redes neuronales La automatización y la digitalización son ya características indispensables de las fábricas modernas. La industria manufacturera recurre ahora a la inteligencia artificial (IA) para impulsar su próxima fase de desarrollo. Pero, ¿cómo será la fabricación del futuro? ¿Hasta qué punto se pueden aumentar los niveles de eficiencia? ¿Y qué significa la llegada de la IA al taller para los trabajadores cualificados? En Nortec, celebrada en Hamburgo a mediados de enero, se dió respuesta a estas y otras preguntas. Daniel Schauber, periodista especializado, Mannheim La inteligencia artificial se ha hecho indispensable en la supervisión y el control de las máquinas. Las redes neuronales se utilizan ahora de forma habitual, incluso en máquinas herramienta altamente especializadas. “La inteligencia artificial en forma de redes neuronales se utiliza a menudo para supervisar las máquinas. Las redes se ‘entrenan’ utilizando grandes cantidades de datos de diversos sensores para predecir patrones de señales”, explica el profesor Berend Denkena, director del Instituto de Ingeniería de Producción y Máquinas-Herramienta (IFW) de la Universidad Leibniz de Hannover. “Se informa al personal y la máquina se detiene si hay una discrepancia entre el patrón de señal previsto y el real”. MANEJO MÁS SENCILLO DE LA MÁQUINA La IA evoluciona rápidamente, lo que significa que los profesionales del sector tienen que enfrentarse a un aluvión constante de nuevas tendencias. Según Denkena, entre las innovaciones actuales de especial interés figura el desarrollo de sistemas de asistencia de IA basados en modelos lingüísticos a gran escala. Estos modelan la sucesión de elementos en una secuencia. Asistentes de IA como Github Copilot ya están ganando aceptación en el campo del desarrollo de software, por ejemplo. La herramienta basada en la nube, desarrollada por Github, filial de Microsoft, y OpenAI, especialista en IA, ayuda a los especialistas a programar autocompletando códigos. “Los asistentes de IA también ofrecen un gran potencial en la producción, donde pueden simplificar el funcionamiento de las máquinas, que actualmente es muy complejo en algunos casos”, afirma Denkena. SENSORES COMO BASE PARA EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO En la industria, la IA ya se ha establecido en el campo del mantenimiento predictivo. Los sensores y las redes neuronales ayudan a detectar si una máquina está defectuosa y requiere mantenimiento. Los fabricantes de tecnología de fabricación suelen asociarse con investigadores y startups orientadas a la investigación para abordar este campo de investigación intensiva. La startup ai-omatic solutions GmbH, con sede en Hamburgo, por ejemplo, está especializada en mantenimiento predictivo. Lena Weirauch, CEO y cofundadora de ai-omatic, explica: “La IA permite comprender información, reconocer patrones, resolver problemas y tomar decisiones. Por eso, los datos utilizados para “entrenar” esa IA desempeñan un papel muy importante”.
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