Tipos de aplicaciones del aprendizaje automático en la industria

En 1950, Alan Turing desarrolló la prueba 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 convertirse en un proceso fundamental para algunas de las empresas más importantes del mundo.

El aprendizaje automático es un campo que entra dentro de la inteligencia artificial (IA). En este ámbito, los ordenadores tienen la capacidad de aprender y realizar tareas sin ser programados explícitamente para ello.

Lo hacen aprendiendo de la experiencia, utilizando algoritmos y descubriendo patrones e información a partir de datos. Las máquinas ya no necesitan ser programadas para realizar tareas repetitivas. Ahora pueden identificar y corregir errores en un proceso de forma independiente.

Muchas aplicaciones del aprendizaje automático se están extendiendo rápidamente por diversos sectores empresariales. De hecho, el mercado mundial del aprendizaje automático superó los 150 mil millones de dólares estadounidenses en 2023 [1]. Las previsiones indican que el mercado se expandirá a un ritmo constante durante la próxima década. Se estima que añadirá aproximadamente 50 mil millones de dólares estadounidenses al mercado cada año.

Uno de los principales motivos por los que cada vez más empresas lo están adoptando es la necesidad de extraer información valiosa de los macrodatos que recopilan. El aprendizaje automático es una forma eficaz de dar sentido a estos datos. Por ejemplo, puede utilizarse para analizar los datos que recogen los sensores sobre el estado de las máquinas en la fábrica.

[2] El mercado mundial del aprendizaje automático creció casi un 120 por ciento en 2023, con lo que compensó una asombrosa caída del 46 por ciento en 2022. Tras estos años turbulentos, se espera que crezca a un ritmo constante de alrededor del 20 por ciento durante la mayor parte de la década hasta 2030.

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

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

Uno de los tipos de aprendizaje automático más utilizados es el llamado aprendizaje supervisado. Se emplea habitualmente en aplicaciones que utilizan datos históricos para crear modelos de entrenamiento que permitan predecir acontecimientos futuros. Por ejemplo, determinar si una transacción con tarjeta de crédito es fraudulenta o no.

Se trata de un tipo de aprendizaje automático que identifica entradas y salidas y entrena algoritmos utilizando ejemplos etiquetados. Para identificar patrones, el aprendizaje supervisado utiliza métodos como el refuerzo de gradiente, la clasificación, la regresión y la predicción. Luego, utiliza estos patrones para predecir los valores de las etiquetas de los datos sin etiquetar.

¿Dónde se utiliza el aprendizaje supervisado?

El proceso de investigación y desarrollo de fármacos se lleva a cabo ahora con la ayuda del aprendizaje automático. Tiene diversas aplicaciones, como la validación de objetivos, la identificación de biomarcadores y el análisis de datos de patología digital en ensayos clínicos. El aprendizaje automático es una poderosa herramienta que promueve la toma de decisiones basada en datos. Tiene el potencial de acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos al tiempo que mejora las tasas de éxito.

[3] En 2023, se esperaba que el mercado mundial de la IA en el descubrimiento de fármacos alcanzara unos 1 500 millones de dólares estadounidenses. Sin embargo, en el transcurso de la próxima década, se espera que el mercado se multiplique casi por nueve. Esta estadística muestra una proyección del uso global de la IA en el mercado del descubrimiento de fármacos desde 2023 hasta 2032.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El otro tipo de aprendizaje automático es el no supervisado. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje automático no supervisado puede funcionar con conjuntos de datos que no contienen ningún dato histórico. En cambio, busca patrones y estructuras en los datos recopilados.

Las fábricas utilizan ahora el aprendizaje automático no supervisado con fines de mantenimiento predictivo. Las máquinas tienen la capacidad de aprender los datos y algoritmos que conducen a fallos del sistema. Entonces pueden utilizar estos conocimientos para identificar y abordar cualquier problema proactivamente antes de que se produzca.

El uso del aprendizaje automático puede ayudar a los fabricantes a reducir los tiempos de inactividad imprevistos. Al predecir averías con antelación, pueden pedir piezas de repuesto a un proveedor de equipos de automatización. Esto se traduce en ahorros tanto de tiempo como de dinero.

Según un estudio de Deloitte, se ha comprobado que el uso de tecnologías de aprendizaje automático en el sector manufacturero disminuye drásticamente los tiempos de inactividad imprevistos de las máquinas. Esta reducción puede oscilar entre el 15 y el 30 %, con el consiguiente ahorro del 30 % en costes de mantenimiento.

¿Dónde se utiliza el aprendizaje no supervisado?

Si trabaja con un conjunto de datos enorme y complejo, donde el etiquetado manual resulta inviable, este tipo de aprendizaje automático será crucial. El aprendizaje no supervisado puede revelar patrones en datos que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos al examinarlos sin ningún conocimiento previo.

Las técnicas que se emplean habitualmente en el aprendizaje no supervisado incluyen la agrupación, el aprendizaje de reglas de asociación y la reducción de dimensionalidad. En la agrupación, los puntos de datos que son similares entre sí se agrupan. Mientras que en el aprendizaje de reglas de asociación se buscan correlaciones entre variables. La disminución de dimensionalidad simplifica datos complejos reduciendo el número de características y conservando al mismo tiempo la información esencial.

El aprendizaje no supervisado es utilizado en distintos campos. Este puede mejorar el diseño de productos, prever fallos y ayudar a encontrar nuevos materiales analizando datos sin etiquetar. También puede clasificar proveedores, predecir la demanda, identificar anomalías y optimizar las operaciones de la cadena de suministro.

Esto le permite encontrar conexiones y patrones previamente ocultos mediante un enfoque basado en datos. Como resultado, mejora la toma de decisiones en todos los ámbitos, lo que a su vez aumenta la eficiencia y disminuye los costes.

Maquinas como Google Duplex han alcanzado un nivel de desarrollo tal que ahora pueden pasar la prueba de Turing. A su vez, esto demuestra que son capaces de pensar de forma independiente junto a los humanos. Los fabricantes pueden utilizar estas aplicaciones de aprendizaje automático para mejorar los procesos de mantenimiento. Con la ayuda de información obtenida a partir de datos, pueden tomar decisiones inteligentes en tiempo real.

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