La Inteligencia Artificial es una rama de las ciencias de la computación centrada en el desarrollo de herramientas o sistemas que permitan facilitar la resolución de problemas de distinta índole mediante la imitación de las capacidades humanas. En los últimos años, el uso de técnicas de Inteligencia Artificial ha crecido de manera exponencial en numerosos ámbitos: desde sistemas de recomendación, que aconsejan qué producto comprar o qué película ver, hasta chatbots, que permiten la reserva de habitaciones en hoteles, pasando por sistemas de apoyo de la decisión, que facilitan tareas a los operarios en entornos industriales.
Figura 1. Uso del término inteligencia artificial en los últimos años (Fuente: Google Trends).
Cabe destacar que, para un correcto desarrollo de este tipo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, es necesario que la información utilizada en su entrenamiento verifique las siguientes propiedades:
a) En primer lugar, es importante disponer de la mayor cantidad de información posible. Así, capturar y almacenar una gran cantidad de datos resulta clave. Además, es importante que dichos datos sean variados y abarquen todos los posibles campos relevantes en el entorno de estudio.
b) Por otra parte, es necesario que dichos datos sean fiables y se pueda verificar que la información que contienen sea correcta y se relacione con el problema en estudio. Igualmente, es importante que dicha información esté siempre disponible y no se pierda debido a fallos del sistema.
c) Por último, el tiempo de reacción resulta clave en muchas situaciones. Así, es primordial capturar y procesar dicha información en tiempo real para poder extraer el valor inherente a la misma lo más rápidamente posible.
La gestión y procesamiento de tal volumen de datos requiere de la evaluación y utilización de tecnologías que adopten la escalabilidad como aspecto fundamental de su diseño. Estas técnicas, comúnmente agrupadas dentro del abanico de tecnologías Big Data, garantizan el correcto procesamiento de datos independientemente del volumen de los mismos. Esto es posible mediante una división equitativa de la tarea de procesamiento a realizar entre un conjunto de máquinas interconectadas, cuyos resultados son combinados para construir la solución final al problema.
La utilización de estas tecnologías también ofrece garantías de alta disponibilidad mediante la replicación de los datos almacenados entre diversos ordenadores. Ante fallos puntuales de alguna de las máquinas los datos seguirán estando disponibles sin comprometer el funcionamiento del sistema global. Igualmente, estas tecnologías permiten la explotación de la información obtenida en tiempo real a medida que los datos son capturados.
Así, desde la líneas de especialización de Inteligencia Artificial y Big Data y de Web de las Cosas de CTIC Centro Tecnológico se han desarrollado numerosos proyectos centrados en el desarrollo y la aplicación de soluciones de Inteligencia Artificial basadas en tecnologías Big Data en distintos ámbitos (industrial, marketing, logística, etc.). Como ejemplo de proyecto desarrollado por CTIC, se puede destacar Augmented Factory 4.0 (AF4). El objetivo principal del proyecto radica en la monitorización de datos procedentes de plantas industriales y la visualización de los mismos en un conjunto de interfaces, entre las que se encontraban diversos dispositivos de realidad aumentada. Alternativamente, se han aplicado técnicas de Inteligencia Artificial para la realización de predicciones en tiempo real a ser utilizadas para la toma de decisiones de negocio o mantenimiento predictivo.
La utilización de tecnologías Big Data como base para el proyecto AF4 ha quedado definida por las necesidades de procesamiento de datos del sistema: se requería de la ingestión de datos en tiempo real de más de 200 variables procedentes de una instalación industrial y del almacenamiento de los mismos para su posterior visualización y análisis. Por lo tanto, para la administración de dicha ingesta se ha desarrollado una plataforma Big Data capaz de adquirir, almacenar y gestionar los datos correspondientes a las distintas instalaciones de una planta industrial. Igualmente, se han diseñado paneles SCADA que permiten a los operarios disponer de la información relativa a dichas instalaciones de manera sencilla, visual y fácilmente interpretable.
Figura 2. SCADA integrado en la plataforma Big Data.
Una vez diseñada la plataforma Big Data y capturados los datos necesarios, se ha procedido al desarrollo de un sistema predictivo de apoyo a la decisión basado en técnicas de Inteligencia Artificial. Uno de los principales problemas en ciertas instalaciones es la bajada de rendimiento de la maquinaria debida a sobrecalentamientos en la misma. Para evitar dichas bajadas de rendimiento se ha desarrollado un sistema de predicción de la temperatura de la maquinaria en estudio en función de las condiciones atmosféricas y las condiciones de producción. Finalmente, estas predicciones de temperatura se han combinado con un sistema de alarmas que anticipan dichos periodos de sobrecalentamiento, permitiendo, así, tomar medidas preventivas que posibilitan mantenerse en estados de producción óptimos.
Figura 3. Predicción de la temperatura realizada por el sistema de apoyo a la decisión.
Iván Gallego
-WoT-
Víctor Álvarez
-D4V-
