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Sensores distribuidos, decisiones inteligentes o perderse en el océano

11/18/2016

La Inteligencia Artificial sigue siendo para muchos un concepto aún difícil de englobar y más aún de aplicar, junto con sonar muchísimo en películas futuristas. Pero la misma tecnología industrial hoy en día está requiriendo y acelerando el desarrollo de herramientas de Inteligencia Artificial empujada por un aumento exponencial proyectado en la recolección y almacenamiento de datos desde distintas fuentes. Por otra parte, y distinto de lo que se pensaba originalmente, Internet-of-Things (IoT) está siendo impulsado hoy en día desde la industria y con alrededor de 20 mil millones de dispositivos conectados a internet, y para el 2020 este número llegaría a los 50 mil millones.

Miles y miles de aparatitos conectados midiendo temperatura, aceleraciones, movimientos, clima, consumo eléctrico, etc y conversando entre ellos.

La data volcada desde todos estos dispositivos es tan grande como invaluable, pero el desafío es convertirla en información. Y no solo en cualquier información, sino que orientada hacia algún objetivo. Solo para citar algunos ejemplos, el inmenso flujo de datos permitiría en ciudades encontrar y predecir ocurrencia de crímenes, a doctores obtener información acerca del comportamiento de sus pacientes, conectar data de manera transversal a la industria para hacer procesos más eficientes y compartir información no solo de tráfico sino entre automóviles para coordinar flujo vehicular en la ciudad. 

 

 

Todo esto suena muy bien, pero utilizando medios tradicionales de procesamiento y almacenamiento de datos junto con la máxima capacidad humana de entenderlos sería imposible. Los gráficos y tablas reportes resumidos ya no serían suficientes para comprender lo que sucede, y peor aún, tomar decisiones en plazos suficientes para que estas tengan resultados sobrepasaría la capacidad para la cual estamos diseñados.

Es aquí donde existe un desafío importante; encontrar mecanismos inteligentes que nos permitan dejar a las máquinas hacer su trabajo en entendernos a nosotros en conjuntos y velocidades que sobrepasen al humano para que puedan producir un real efecto. 

A grandes rasgos, el término de Inteligencia Artificial es utilizado para describir procesos informáticos que emulen capacidades humanas cognitivas o de aprendizaje. De aquí se desprenden las principales áreas de investigación como razonamiento, planificación, lenguaje, percepción, entre muchas otras. 

 

Al paso y análisis de trabajo de una maquina o algoritmo se pueden rápidamente sacar conclusiones que ya se alejan a lo que una persona podría dilucidar.

 

Más allá de los ejemplos más tradicionales (pero sumamente útiles), como medir las vibraciones microscópicas en una máquina que permiten estimar las horas de funcionamiento disponibles antes de una mantención, existen muchas otras menos evidentes. Solo a manera de ejemplo, en la agro-industria los dispositivos IoT entran cada vez más, pero que pasa si en vez de sensorizar el terreno, sensorizamos animales. ¿Qué resultados podría obtener el análisis de los datos de movimiento de éstos? Resulta que un sistema inteligente logró asociar el movimiento natural y grupal de las vacas con comportamiento asociado a enfermedades antes sólo detectables en síntomas avanzados por veterinarios en terreno. Esto ahora permite tomar acciones preventivas mucho antes de que la condición de las vacas afectara a un grupo mayor.

 

O en la industria energética, en donde la sensorización de las palas de turbinas de viento permitió que un sistema de inteligencia artificial determinara como el giro y paso de una pala afecta el rendimiento de otra cercana. Esto permite hoy en día ajustar en tiempo real y eventualmente frenar una o varias turbinas para favorecer el rendimiento de la granja de viento completa. 

Este tipo de ejemplos son los que precisamente mueven lo que se conoce como la 4ta revolución industrial, ya que va a producir un cambio en cómo se afrontan los negocios con estas nuevas dimensiones de información.

Si bien, hay camino por recorrer, particularmente en temas de seguridad, privacidad y compatibilidad (y acá también hay que mencionar al opuesto de la inteligencia: la “estupidez artificial”) ya es necesario comenzar a entender que estas son las herramientas que van a  mover a las empresas en el mediano y largo plazo, y no apuntar en esta dirección tiene como consecuencia quedar ciego frente a un océano de información que nos indica hacia donde ir si lo sabemos escuchar. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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