El sector automovilístico es un buen ejemplo para entender las aplicaciones reales que puede llegar a ofrecer

Deep Learning, inteligencia casi humana al servicio de la industria

Guillem Pérez, presidente CEO de Zemsania10/04/2017

El Machine Learning, o aprendizaje automático, ofrece una gran variedad de aplicaciones a nivel industrial, desde el sector automovilístico al financiero. Muchos de los éxitos conseguidos hasta ahora están relacionados con el Deep Learning, una de las ramas del Machine Learning que crea algoritmos capaces de aprender sin la necesidad de que intervengan humanos durante el proceso. Esa ventaja ha permitido, por ejemplo, optimizar las plantaciones agrícolas o personalizar productos financieros según las necesidades de cada cliente.

El Machine Learning se ha convertido en la piedra angular de muchos sectores aunque la mayor parte de la sociedad aún desconoce las ventajas reales que aporta a la Industria. El sector automovilístico es un buen ejemplo para entender las aplicaciones reales que puede llegar a ofrecer. Los coches inteligentes son capaces de detectar la fatiga del conductor, identificar la voz y también mejorar la seguridad al volante. Todas esas mejoras se consiguen mediante un algoritmo de aprendizaje automático que analiza y ordena los datos que le llegan, con el fin de crear un modelo de comportamiento capaz de predecir acciones futuras. Este tipo de aprendizaje recibe el nombre de Deep Learning, y no está supervisado por personas. De ahí que se conozca entre la comunidad científica como “la rama más inteligente del Machine Learning”.

El Deep Learning es capaz de reproducir con precisión los mecanismos de aprendizaje propios del cerebro humano.

Un claro ejemplo de las múltiples aplicaciones que puede ofrecer el Deep Learning es el que presentamos durante la ‘Jornada Industria 4.0’, celebrada en Madrid por Executive Forum. Según expertos del Grupo, se ha logrado un 91% de acierto en la predicción de errores dentro del sector automovilístico para uno de nuestros clientes. Gracias al aprendizaje automático no supervisado se pueden predecir errores en la línea de producción con una gran precisión y con varias semanas de adelanto.

De la misma forma que ocurre con el sector automovilístico, el Machine learning ha empezado a hacerse hueco en nuestra vida diaria gracias a la aplicación de modelos predictivos no supervisados en otros sectores. Uno de los más fáciles de identificar es el sector financiero, que ya ha introducido mejoras relacionadas con la autenticación segura en las aplicaciones móviles o sistemas automáticos de análisis para la concesión de créditos a los clientes.

Gracias al aprendizaje automático no supervisado, el Deep Learning permite predecir errores en la línea de producción con una gran precisión y con varias semanas de adelanto.

Las ventajas y aplicaciones reales que ofrece el Deep Learning dibujan un futuro lleno de posibilidades para el sector industrial. Uno de los beneficios más importantes es la rapidez y precisión en el análisis de datos, ya que los algoritmos de Deep Learning son capaces de procesar millones de datos no estructurados y establecer conexiones entre ellos casi imperceptibles. Es lo que ocurre, por ejemplo, en las plantaciones agrícolas en las que se pretende optimizar el método de producción. Los robots agrícolas son capaces de analizar el cultivo y monitorizar su crecimiento, teniendo en cuenta parámetros como la cantidad de fertilizante, la necesidad de agua en cada momento o si la plantación superará algunas plagas endémicas.

Uno de los beneficios más importantes del Deep Learning es la rapidez y precisión en el análisis de datos.

En el mercado ya existen diferentes empresas que se dedican exclusivamente a desarrollar algoritmos basados en Deep Learning. Una de esas corporaciones es el Grupo Zemsania, que junto a su partner Solver Machine Learning, ha realizado proyectos de diversa índole dentro del sector industrial. Esos casos de éxito han abarcado sectores como el energético, el financiero o el automovilístico.

El Deep Learning es capaz de reproducir con precisión los mecanismos de aprendizaje propios del cerebro humano. Por eso, esta disciplina se encuentra actualmente en plena efervescencia, ya que la fusión de estos algoritmos con el Big Data y el IoT ofrecen grandes posibilidades para la Industria en los próximos años.