El machine learning, o aprendizaje automático, es un concepto muy presente en las tecnologías introducidas en la industria por la Revolución 4.0. Esta naturaleza altamente tecnológica ya es una indicación de la complejidad del tema, que involucra elementos de diversas áreas del conocimiento.
Además de ser un concepto puramente teórico, el Machine Learning tiene varias aplicaciones prácticas, especialmente en el área de la industria y sus segmentos, como las industrias de la ropa y el mueble.
Estas aplicaciones promueven beneficios y mejoras en la cadena de producción al incorporar otras herramientas 4.0, como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT) y las máquinas súper inteligentes.
¿Quieres saber qué es el Machine Learning, cómo funciona y cuáles son sus beneficios y aplicaciones en la industria? El blog Audaces preparó un contenido exclusivo sobre el tema, léelo a continuación:
¿Qué es el Machine Learning?
Teóricamente, el Machine Learning es la capacidad de las computadoras y los dispositivos inteligentes para aprender del entorno que los rodea a medida que realizan tareas, recopilan datos a través de sensores y otros dispositivos, los analizan e interpretan.
Sumário
Este aprendizaje es autónomo y supone que la máquina o sistema es capaz de cambiar su propio comportamiento, a través de algoritmos y reglas lógicas, para optimizar el funcionamiento y la operación de una tarea determinada, con el fin no solo de hacerla más eficiente, sino también de acelerar la toma de decisiones en contextos similares.
A medida que se presentan nuevos datos al sistema, más se vuelve capaz de comprender su contexto de rendimiento y más fácil se vuelve determinar patrones, predecir tendencias y analizar grandes cantidades de información (Big Data).
El origen del concepto
El origen del concepto de machine learning está ligado a varios otros conceptos informáticos, como la propia inteligencia artificial, los algoritmos y otras teorías de Alan Turing (considerado el padre de la informática) durante la década de 1950.
¿Para qué sirve el machine learning?
Todas las herramientas y tecnologías basadas en el machine learning tienen un propósito bien definido: la automatización. Es decir, hacer automáticas las actividades repetitivas, mecánicas o incluso de alta complejidad o, al menos, las menos dependientes de la intervención y la inversión de tiempo y capital humano para su ejecución.
Vale la pena señalar que la existencia de máquinas superinteligentes, software, sensores y otros dispositivos capaces de asociar información y aprender de ellos no reemplaza al papel humano de ninguna manera, sino que lo hace más eficiente, contributivo e inteligente.
Tomemos, como ejemplo , la toma de decisiones de los gerentes. A través de estas herramientas tecnológicas, además de tener menos necesidad de estas intervenciones de última hora, cuando se necesitan, hay datos suficientes para que sean lo más asertivas, rápidas y efectivas posible.
¿Cómo funcionan los algoritmos de machine learning?
Los algoritmos de esta naturaleza funcionan de una manera muy compleja, por lo que sería poco práctico explicarlos en detalle en este contenido. Sin embargo, para que puedas entender de la mejor manera posible, resumimos esta complejidad en algunas características fundamentales:
- El funcionamiento de los algoritmos se basa en la comprensión de modelos, lógicas y patrones de operación para que, a partir del análisis, puedan predecir desviaciones o nuevas situaciones;
- La programación, en este contexto, no necesita enseñar a la máquina exactamente qué hacer, o mejor dicho, paso a paso. Basta con programarlo para comprender la lógica del funcionamiento de un proceso y sus variables;
- En la práctica, las acciones controladas por los algoritmos implican: importar datos, extraer estadísticas, procesar atributos, definir métricas de rendimiento, procesar la base de datos según atributos, entrenar y ejecutar modelos, hacer predicciones, etc.
¿Cuáles son las ventajas de usar el machine learning?
Naturalmente, como cualquier solución tecnológica vinculada a la Industria 4.0, el machine learning, cuando se aplica en el contexto comercial e industrial, aporta varios beneficios a la operación. Echa un vistazo a los principales:
Mayor eficiencia
La eficiencia es, sin duda, el principal beneficio de la automatización del machine learning en una empresa. También es el principal objetivo de las empresas que quieren mantener un crecimiento constante y maximizar la eficiencia productiva del negocio.
Sucede porque las tareas repetitivas o exclusivamente manuales se automatizan, como el paso de los moldes en una confección, por ejemplo. Además, debido a la inteligencia operativa de estas herramientas, la estandarización se convierte en una realidad, lo que también contribuye a resultados más eficientes.
Facilita la identificación de oportunidades
Debido a la capacidad de relacionar la información e interpretarla de acuerdo con su contexto de actividad, las soluciones inteligentes facilitan la identificación de nuevas oportunidades a través de la resolución de cuellos de botella y la eficiencia, lo que fomenta y proporciona las condiciones necesarias para que se exploren nuevas estrategias y oportunidades.
Optimiza la toma de decisiones
La recopilación, análisis e interpretación de datos de algoritmos permite la previsibilidad de escenarios, incluidos aquellos en los que existen cuellos de botella y obstáculos productivos que requieren la atención de la toma de decisiones de gestión.
Gracias a esta tecnología, la toma de decisiones se vuelve más eficiente y asertiva, considerando que se puede anticipar su llegada, así como la solución necesaria, dejando que el gerente decida solo a qué hora y la mejor manera de aplicarla.
Permite evaluar el negocio en tiempo real
Muchas de las tecnologías 4.0 están interconectadas, que, al final, son los procesos clave para la automatización, el objetivo principal de la industria 4.0.
Tener la posibilidad de seguir en tiempo real los procesos de la cadena de producción es uno de los grandes beneficios no solo del machine learning, sino también de todas las tecnologías asociadas a la automatización tecnológica, como IoT (internet de las cosas), big data y similares.
Aumenta las posibilidades de resultados
Por último, queda por decir que una de las grandes ventajas de automatizar un proceso a través del machine learning son los resultados que proporciona la inversión en tecnología.
A través de la estandarización de procesos, la previsibilidad de las tendencias y la rápida identificación de cuellos de botella productivos, la cadena de producción prospera y agiliza su flujo, lo que aumenta las oportunidades de mejora de los resultados y la rentabilidad.
Inteligencia artificial y machine learning: ¿cuál es la relación?
Ahora que hemos comenzado a entender mejor sobre el machine learning, es posible comprender que existe una relación fundamental entre este y las nuevas soluciones tecnológicas que se han ido desarrollando en el contexto de la Cuarta Revolución y la Revolución Tecnológica.
Basta con mirar a nuestro alrededor para ver que, todo el tiempo, disfrutan de las herramientas y beneficios de estas nuevas tecnologías – desde teléfonos móviles, máquinas de tarjetas de crédito, una sala de corte automatizado, el sitio de este artículo – en todo esto hay inteligencia artificial.
De hecho, la Inteligencia Artificial es un campo de estudios científicos relacionados con la capacidad de los dispositivos electrónicos para relacionar la información de manera similar al razonamiento y la inteligencia humana.
Tenemos un contenido completo aquí en el Blog Audaces sobre Inteligencia Artificial , ¡asegúrese de echarle un vistazo!
Volviendo a la relación entre el machine learning y la IA, en general, el machine learning es una de las áreas específicas dentro del campo de la Inteligencia Artificial.
Por un lado, la IA busca crear sistemas que puedan emular la capacidad de inteligencia humana; una de las formas de lograr este objetivo es desarrollando, a través de algoritmos, la capacidad de analizar y aprender del entorno que los rodea, y es ahí donde se desarrollan las herramientas de machine learning.
Exemplos de machine learning
Debido a que es un tema de alta complejidad, es muy común que sea difícil visualizar, en la práctica, el rendimiento del machine learning en contextos generales y específicos. Así que hemos enumerado algunos ejemplos de Ml para ayudarte, echa un vistazo:
Aplicaciones de geolocalización
Si alguna vez has utilizado una aplicación de transporte y geolocalización, como Uber y similares, sabes que la aplicación puede aprender patrones, seleccionar carreras y modificar la dinámica de precios en función de la previsibilidad de sus algoritmos. Esto es posible gracias al machine learning y la inteligencia artificial.
Servicios de correo electrónico y detección de fraudes
Identificar correos electrónicos SPAM es un gran ejemplo de cómo actúa el machine learning para identificar patrones y predecir nuevas situaciones.
Ya sea a través del remitente, el contenido de las imágenes y otros factores predefinidos, los filtros de correo electrónico también actúan sobre la base de algoritmos de IA y ML.
Del mismo modo, la detección de fraude en aplicaciones de venta en línea, banca por Internet y tarjetas de crédito también actúan de manera similar en la identificación de transacciones fraudulentas y comportamientos sospechosos y dañinos.
Procesamiento del lenguaje natural da linguagem natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) también es no solo una de las áreas específicas de la IA, sino también una herramienta que utiliza el machine learning para aprender los patrones de diferentes formas de lenguaje y aprender de él (la síntesis de voz y los asistentes virtuales utilizan esta tecnología).
Tipos de machine learning más utilizados
Con el propósito de la operacionalización, el uso del machine learning en forma de dispositivos, algoritmos y otras soluciones tecnológicas se puede dividir en «tipos» o modelos, formas de proporcionar a una máquina la capacidad de aprender. Los 4 primeros son:
1. Aprendizaje supervisado
Como su nombre indica, en este tipo de machine learning existe una supervisión humana de los algoritmos y modelos (llamados etiquetados) que sirven de punto de partida para el trabajo de análisis y aprendizaje del dispositivo.
Las definiciones de «correcto» e «incorrecto» son, en principio, introducidas manualmente por el programador y la máquina, a partir de esto, establece ajustes basados en estos parámetros.
2. Aprendizaje semi-supervisado
Es un modelo intermedio, utilizado principalmente teniendo en cuenta el costo-beneficio de programar datos etiquetados en el sistema. En este caso, el sistema es capaz de manejar datos etiquetados y no etiquetados (es decir, no predefinidos).
3. Aprendizaje no supervisado
La programación no supervisada ocurre cuando un sistema requiere grandes cantidades de modelos sin etiquetar, lo que requeriría mucho esfuerzo por parte del programador para definir todo lo «correcto» y «incorrecto» en todos sus contextos.
Por lo tanto, el machine learning no supervisado funciona de manera intuitiva, sin intervención humana (además de la programación inicial y el mantenimiento de algoritmos), aprendiendo del análisis de conjuntos de datos recopilados y procesados.
4. Aprendizaje por refuerzo
Finalmente, el aprendizaje por refuerzo se puede definir como aprendizaje conductual, es decir, se basa en el principio de ensayo y error para la definición de sus modelos etiquetados y, en base a esto, aprender y predecir nuevas situaciones, reforzando secuencias de aciertos y errores en su base de datos.
Machine learning: aplicaciones en contextos empresariales e industriales
Ya hemos visto que el machine learning se inserta en todos los aspectos de nuestra vida cotidiana, sin embargo, es en los contextos empresariales e industriales donde sus tecnologías se aplican más y, en consecuencia, aportan mejores ventajas.
En las empresas, el ML se inserta en sistemas de gestión, integración, ERPs, etc. En las industrias y fábricas inteligentes, donde el uso de maquinaria es más frecuente, el ML está presente en varios aspectos, ya sea la propia maquinaria, que realiza los procesos físicos tanto como los sistemas que controlan estas máquinas.
En las confecciones, por ejemplo, podemos encontrar ML en los PLMs (product life cycle managers), como en el caso de Audaces ISA, pero es en la sala de corte 4.0 en la que la maquinaria superinteligente gana protagonismo.
En este caso, nos referimos a las máquinas que realizan una de las etapas principales del proceso de fabricación: el ajuste y corte de moldes que se convertirán en piezas de ropa, tapicería y similares.
Estos equipos son capaces de funcionar de forma inteligente, aplicando las mejores técnicas al proceso para que sea lo más eficiente posible. Es el caso de Neocut Bravo, la máquina de corte más inteligente y segura del mundo.
Conclusión
Como hemos visto, el ML es un área extensa y compleja dentro de la Inteligencia Artificial pero, a pesar de esto, es posible observar sus aplicaciones prácticas tanto en el día a día como en contextos más específicos, como en industrias y ropa, lugares donde el machine learning proporciona amplios beneficios, como la reducción de costos y el aumento de la rentabilidad. Aquí en
el blog de Audaces te mantienes al tanto de todos los temas sobre tecnología, Industria 4.0 e Industria de la Moda. Sigue nuestro blog y no te pierdas ninguna actualización de contenido. ¡Hasta la próxima!
