tecnologia

diciembre 19, 2019

5 min de lectura

El papel del aprendizaje automático en la industria

El papel del aprendizaje automático en la industria

En 1950, Alan Turing desarrolló el test de Turing para responder a la pregunta «¿pueden pensar las máquinas?». Desde entonces, el aprendizaje automático ha pasado de ser tan solo un concepto a un proceso en el que se basan algunas de las empresas más importantes del mundo.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) en el que los ordenadores aprenden de forma independiente a hacer algo para lo que no están explícitamente programados. Lo hacen aprendiendo de la experiencia: aprovechan algoritmos y descubren patrones y apreciaciones a partir de datos. Esto significa que no es necesario programar las máquinas para que realicen tareas exactas de forma repetitiva, ya que son capaces por sí mismas de detectar errores en un proceso y corregirlos.

El aprendizaje automático se está adoptando con rapidez en varios sectores: según Research and Markets, se prevé que el mercado del aprendizaje automático crezca hasta los 8810 millones de USD para 2022, a una tasa de crecimiento compuesto anual del 44,1 %. Uno de los principales motivos de su creciente uso es que las empresas están recopilando macrodatos de los que necesitan obtener información valiosa. El aprendizaje automático es una forma eficiente de dar sentido a esos datos, como ocurre, por ejemplo, con los sensores de datos que recopilan información sobre el estado de las máquinas de la fábrica.

Conforme el mercado se desarrolle y crezca, surgirán nuevos tipos de aprendizaje automático que permitirán que se exploren nuevas aplicaciones. No obstante, muchos ejemplos de las aplicaciones de aprendizaje automático actuales se dividen en dos categorías: el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

El aprendizaje supervisado

Una forma popular de aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado, que se suele usar en aplicaciones en las que se emplean datos históricos para desarrollar modelos de formación para pronosticar eventos futuros, como transacciones con tarjetas de crédito fraudulentas. Se trata de una forma de aprendizaje automático que identifica las aportaciones y los resultados y entrena algoritmos mediante ejemplos etiquetados. El aprendizaje supervisado emplea métodos como la clasificación, la regresión, la predicción y la potenciación del gradiente para el reconocimiento de patrones. A continuación, utiliza esos patrones para pronosticar los valores de las etiquetas de los datos no etiquetados.

Esta forma de aprendizaje automático se está empleando actualmente en el descubrimiento y desarrollo de fármacos con aplicaciones como la validación de dianas, la identificación de biomarcadores y el análisis de datos de patología digitales en ensayos clínicos. Emplear el aprendizaje automático de esta forma favorece la toma de decisiones basada en datos y puede agilizar el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos al tiempo que mejora las tasas de éxito.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, el no supervisado funciona con conjuntos de datos sin datos históricos. En lugar de ello, analiza los datos recopilados para encontrar una estructura e identificar patrones. El aprendizaje automático no supervisado ya se está utilizando en las fábricas con fines de mantenimiento predictivo. Las máquinas pueden aprender los datos y algoritmos responsables de provocar fallos en el sistema y utilizar esa información para detectar los problemas antes de que surjan.

Esta forma de utilizar el aprendizaje automático se traduce en una disminución de los tiempos de inactividad imprevistos, ya que los fabricantes pueden pedir las piezas de repuesto a un proveedor de equipos de automatización antes de que se produzca una avería, ahorrando así tiempo y dinero. Según una encuesta realizada por Deloitte, utilizar tecnologías de aprendizaje automático en el sector de la fabricación reduce los tiempos de inactividad imprevistos entre un 15 y un 30 % y, con ello, los costes de mantenimiento en un 30 %.

Los humanos ya no somos los únicos con capacidad de pensar por sí mismos: ahora también las máquinas, como Google Duplex, son capaces de pasar el test de Turing. Los fabricantes pueden aprovechar el aprendizaje automático para mejorar los procesos de mantenimiento y poder tomar decisiones inteligentes y en tiempo real basadas en datos.

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