Modelos y Algoritmos de IA: El motor oculto de la inteligencia artificial

En la industria moderna y en las salas de control, optimizar las operaciones, garantizar la seguridad y minimizar los costos son desafíos clave. La Inteligencia Artificial (IA) se consolida cada vez más como una solución eficaz para abordar estos retos. Su integración en numerosos procesos industriales y de servicios permite supervisar instalaciones y procesos sensibles, así como optimizar los flujos operativos.

Sin embargo, antes de implementar la IA en una empresa, es esencial seguir un enfoque estructurado. Este artículo proporciona las claves fundamentales a través de dos elementos centrales: los algoritmos y los modelos en inteligencia artificial.

Un caso práctico: Mantenimiento predictivo en una planta industrial

Imagine una bomba esencial en una línea de producción. Una falla inesperada puede resultar en pérdidas significativas debido a la interrupción de la producción y reparaciones urgentes. Aunque existen métodos de mantenimiento correctivo y preventivo para reducir costos de intervención o evitar ciertas fallas, es difícil monitorear en tiempo real el estado de cientos de equipos e identificar correlaciones complejas en los datos.

La IA puede resolver estos problemas. Por ejemplo, al recopilar una gran cantidad de datos de los sensores de la bomba (vibración, temperatura, presión, etc.) y de su entorno (distribución eléctrica, buses de campo, etc.), se puede entrenar un modelo de IA. En este caso, es posible utilizar una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) para construir un modelo de IA.

Una vez entrenado, este modelo puede analizar continuamente los nuevos datos de los sensores y predecir una falla antes de que ocurra. Esta capacidad de anticipación permite planificar el mantenimiento en el momento adecuado, reduciendo así los costos asociados a paradas inesperadas.

Aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA generativa: ¿Qué hace cada uno?

El campo de la IA es amplio, por lo que es importante distinguir sus diferentes áreas para comprender su aplicación en el contexto industrial.

Aprendizaje automático (Machine Learning – ML): Se refiere al análisis de datos y la toma de decisiones basadas en ellos. Es la base de la mayoría de las aplicaciones de IA en la industria. Un modelo de ML aprende a extraer información de los datos sin haber sido programado explícitamente para ello.

Aprendizaje profundo (Deep Learning – DL): Es una subárea del ML que utiliza redes neuronales artificiales más complejas, con múltiples capas. El DL es especialmente eficaz en el análisis de datos no estructurados, como imágenes (para la detección de defectos visuales en una línea de producción), sonidos o textos. Requiere generalmente una gran potencia de cálculo y grandes cantidades de datos para ser entrenado eficazmente.

IA Generativa: Es otra subárea de la IA, basada en parte en técnicas de DL, que se centra en la generación de contenido, ya sea texto, código, imágenes o incluso música. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que alimentan los chatbots son el ejemplo más conocido de la IA Generativa. Aunque prometedora para nuevas aplicaciones (asistencia en la redacción de informes, generación de procedimientos), la IA Generativa es una faceta diferente del ML/DL más comúnmente utilizado para el análisis predictivo o la detección de anomalías en la industria.

Aprendizaje supervisado y no supervisado en Machine Learning

El núcleo del ML está compuesto por algoritmos, que son procedimientos que permiten construir un modelo a partir de datos y parámetros definidos. Se pueden agrupar en dos grandes familias según su método de aprendizaje:

1. Aprendizaje Supervisado: Es el método más común para hacer predicciones. Requiere datos “etiquetados”, es decir, datos donde ya se conoce el resultado esperado. Por ejemplo, para predecir la falla de una bomba, se proporciona al modelo datos históricos de los sensores con la información que indica si, en una fecha determinada, la bomba funcionó normalmente o sufrió una falla. El modelo aprende la relación entre las medidas de los sensores y las posibilidades de una falla. El aprendizaje supervisado incluye algoritmos de clasificación (categorizar datos, como “falla inminente” o “funcionamiento normal”) y algoritmos de regresión (predecir un valor numérico continuo).
2. Aprendizaje No Supervisado: En este caso, los datos de entrenamiento no están etiquetados. El algoritmo debe encontrar por sí mismo patrones ocultos o estructuras en los datos. Por ejemplo, se podría utilizar el aprendizaje no supervisado para agrupar automáticamente equipos que se comportan de manera similar o para detectar comportamientos anómalos que se desvían de la norma establecida por los datos.

La fase de entrenamiento

La creación de un modelo de IA resulta de una fase de entrenamiento durante la cual un algoritmo de aprendizaje ajusta los parámetros del modelo a partir de un conjunto de datos. Es un proceso iterativo que busca optimizar el rendimiento del modelo en la tarea asignada (predecir, clasificar, agrupar, etc.). Este trabajo de entrenamiento y optimización forma parte integral del campo de la ciencia de datos y generalmente es realizado por expertos llamados científicos de datos.

Un ejemplo sencillo: el árbol de decisión, un algoritmo de clasificación

Supongamos que se desea construir un modelo para determinar si un proceso está en una situación crítica en función de dos medidas: la temperatura y la presión.

1. Recopilación de datos: Se dispone de un historial de medidas de temperatura y presión, así como del estado correspondiente del proceso (en situación crítica o no, que es el evento a predecir).
2. Funcionamiento del algoritmo: El algoritmo analizará estos datos para encontrar la mejor manera de separar los casos en los que el proceso está en situación crítica de aquellos en los que no hay nada que señalar, utilizando preguntas simples (“Si … entonces …”).
3. Entrenamiento del modelo: Un ejemplo de regla que podría descubrir el algoritmo es: “Si la temperatura es superior a 80°C, entonces hay un 90% de posibilidades de que el proceso esté en situación crítica”. Podría luego refinar esta regla: “Si la temperatura > 80°C Y la presión > 5 bares, entonces la situación es crítica en el 99% de los casos”. El algoritmo construye así una serie de reglas anidadas, como las ramas de un árbol.
4. El modelo está listo: El resultado de esta fase de entrenamiento es el modelo, que está listo para ser utilizado con nuevos datos en condiciones reales. Ahora, cuando llegan nuevas medidas de temperatura y presión en tiempo real, se recorre el árbol (modelo): “¿La temperatura > 80°C? Sí. ¿La presión > 5 bares? Sí. Entonces, la situación es crítica” y proporciona una predicción rápida.

Comprender la distinción entre un algoritmo (el método de aprendizaje) y el modelo (el resultado del aprendizaje, listo para ser utilizado) es fundamental. Estos conceptos, derivados del ML y del DL, permiten transformar grandes cantidades de datos brutos en información de alto valor para las operaciones.

La IA no es una varita mágica, pero sí una palanca poderosa. Es una herramienta de supervisión que permite mejorar la eficiencia, la seguridad y el rendimiento de las operaciones en una sala de control o en procesos clave.

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