¿Cómo funciona el aprendizaje de los equipos de Picvisa?
En este artículo del blog, descubriremos la forma en que los equipos de Picvisa adquieren y procesan los conceptos y el prometedor futuro que las nuevas tecnologías traerán a esta industria.
Evolución de las tecnologías
Gracias al constante desarrollo de la tecnología y las grandes cantidades de datos de los que disponemos actualmente, se pueden resolver los problemas de detección de materiales, aunque hoy en día sean mucho más complejos que antaño. Seguro que hardware o software son palabras conocidas por todos; al hablar de hardware nos referimos a los robots u otros tipos de automatización, mientras que el software hace referencia a la visión e inteligencia artificial.
La Inteligencia Artificial está compuesta por dos grandes ramas; el Machine Learning y el Deep Learning. ¿Qué significan estos términos y qué diferencias hay entre ellos?
El Machine Learning es un subconjunto de inteligencia artificial donde las personas entrenan a las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones.
El Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning en el que la máquina es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones aprendiendo por sí misma. El Deep Learning también reconoce patrones como el Machine Learning, la diferencia está en que son problemas más complejos para las máquinas, por ese motivo, hace falta entrenar las redes neuronales de forma más profunda.
¿Qué tecnologías usamos en Picvisa?
Actualmente, la tecnología utilizada por Picvisa es la Inteligencia Artificial junto con la Visión Artificial. La base de la visión artificial es que toma decisiones a partir de análisis de imágenes; el algoritmo identifica patrones en estas, que permiten la clasificación de distintas clases de objetos dentro de un flujo heterogéneo. Actualmente, una de las tecnologías que da los mejores resultados de clasificación y detección de objetos en imágenes es el Deep Learning.
El Deep Learning es un tipo de Machine Learning que consiste en establecer unos parámetros básicos sobre los datos que nos interesen y, a partir de estos, entrenar a la máquina a través de un aprendizaje automático en el que consigue reconocer distintos patrones utilizando muchas capas de procesamiento. Esta tecnología puede utilizarse con cámaras de color RGB, las cuales facilitan información sobre qué es la imagen, o bien cámaras con sensores de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) que, por lo contrario, nos indican de qué tipo de material está compuesto el objeto.
¿Un futuro prometedor?
Gracias a que la tecnología avanza a pasos agigantados y la industria del reciclaje evoluciona de manera estratosférica, dentro de unos años la Inteligencia Artificial hará posible que los robots se adapten a los cambios sin tener que aprender de antemano qué objetos deben eliminar.
Gracias al Deep Learning, podemos automatizar mucho más el proceso y también aumentar la pureza de los materiales reciclables. De cara al futuro, la IA seguirá ampliando los límites en el sector del reciclaje y ofrecerá un amplio abanico de posibilidades de clasificación que nos permitirá recuperar materiales que nunca habíamos imaginado.
En Picvisa lideran el mercado de separadores ópticos para el reciclaje de residuos; sus robots son versátiles, flexibles y eficientes. Asimismo, su tecnología de clasificación óptica mejora la calidad del producto, maximiza el rendimiento y aumenta la eficiencia, además de reducir el coste de mano de obra. Gracias a lassoluciones de visión e inteligencia artificial, Picvisa ayuda a las empresas a ser más competitivas reduciendo sus costes y mejorando así su productividad.
En Picvisa llevan más de 20 años ayudando a las plantas de reciclaje a aumentar su productividad con soluciones de Visión Artificial e Inteligencia Artificial. Visita su página web y conoce más sobre los separadores ópticos de Picvisa.
