La aplicación de la inteligencia artificial a los procesos de mantenimiento industrial incrementa notablemente la eficiencia, optimiza los procesos y reduce tanto los tiempos de inactividad como los costes asociados. La combinación de técnicas como el Auto ML (aprendizaje automático automatizado) con los denominados ‘Modelos de Lenguaje Grandes’ (Large Lenguage Models) constituyen una poderosa herramienta para predecir los fallos imprevistos que lastran el rendimiento del equipamiento productivo. Abraham Casas, director de Tecnología de CTC, expuso los beneficios que tiene la aplicación de esta tecnología durante su participación en el curso `Desafía al futuro… Hablemos de IA´, un monográfico organizado por la Universidad de Cantabria en el marco de su programación de verano.
Con el objetivo de facilitar la comprensión de un tema complejo, Casas planteó el caso ficticio de un jefe de mantenimiento de una planta industrial que, después de 20 años de trayectos profesional, se plantea incorporar nuevas soluciones que le ayuden a ser más eficiente.
Con los algoritmos AutoML (automatización del aprendizaje automático) y el soporte de los potentes LLM, CTC quiere hacer que la inteligencia artificial sea accesible para todas las industrias, incluso si no tienen expertos en el tema. Un trabajo que realizan en el marco del proyecto FUTCAN, acrónimo de ‘Posicionamiento Estratégico de Especialización Inteligente y Sostenible para las Factorías del FUTuro de CANtabria’, y que fue la base de la exposición realizada durante el curso.
Durante su intervención, Abraham Casas hizo un repaso de la terminología asociada a la IA y también de las principales resistencias que debe superar el tejido industrial para incorporar este tipo de procesos. Además, explicó cómo el AutoML es una fórmula indicada para facilitar la adopción de la IA por persona no expertas. En ese sentido, al automatizar las partes más complejas del proceso, permite que más profesionales puedan utilizar inteligencia artificial en su trabajo diario, sin necesidad de un profundo conocimiento técnico. Concretamente, se trabaja para permitir cualquier tipo de dato como entrada (imagen, numéricos, audio, series temporales, etc.).
De este modo, podrán ser desplegados con facilidad como soporte a los sistemas de toma de decisión actuales y manejarse por usuarios no expertos en IA gracias al apoyo de los LLM.
Como conclusión de la sesión, el investigador de CTC indicó que a través de tecnologías avanzadas como AutoML y LLM, se abre la oportunidad de implementar soluciones de inteligencia artificial que mejoran la precisión de las predicciones y capacitan al personal para abordar problemas más complejos. Asimismo, dijo que, para aprovechar estas herramientas, es fundamental entender qué es la IA y cómo funciona en un nivel básico.
Un propósito para el que cursos como el organizado por el profesor en Ciencia de Datos e IA de la UC, Diego García, y Lara Lloret, investigadora en Ciencia de Datos del Instituto de Física de Cantabria (IFCA), resultan de gran utilidad.
