La industria 4.0 necesita soluciones innovadoras; rayos X, ultravioleta, visible, infrarrojo a Tera hercio, fuentes no fotónicas asimilables a imagen… Nombres que suenan a sistemas futuristas pero que existen de verdad para llevar la visión artificial a otro nivel. Lo saben bien en el centro de investigación y desarrollo tecnológico Tecnalia, donde colaboran con empresas de sectores muy variados para desarrollar propuestas adaptadas que permitan automatizar la inspección de calidad, optimizar el control de procesos como temperatura o composición química, aplicar estrategias de mantenimiento predictivo y ofrecer asistencia inteligente en tareas complejas a través de guiado 3D.
“Nuestros sistemas incorporan capacidades de detección, segmentación, conteo, regresión e incluso generación de imágenes sintéticas que permiten crear sensores virtuales o simular escenarios difíciles de replicar físicamente”, señalan desde el centro tecnológico.
Retos industriales actuales
Para acertar con la solución, primero hay que conocer bien la industria. El equipo de expertos de Tecnalia posee un gran conocimiento técnico, experiencia en distintos sectores y una fuerte apuesta por la investigación aplicada. “Contamos con un equipo de expertos en el estado de la IA para diseñar soluciones y aplicar a imagen a todo el espectro electromagnético”, explican fuentes del centro tecnológico.
La peculiaridad de estos modelos es que requieren menos datos para entrenarse gracias a enfoques como el aprendizaje auto-supervisado, few-shot o zero-shot. Un hito en entornos industriales ya que obtener grandes volúmenes de datos etiquetados puede ser costoso o directamente inviable para casos en los que se cuenta con pocos ejemplos normalmente los defectos más graves.
En Tecnalia trabajan para convertir esa tecnología en sistemas reales, operativos y escalables
De los datos al impacto real
Pero, desarrollar buenos modelos no es suficiente. En Tecnalia trabajan para convertir esa tecnología en sistemas reales, operativos y escalables. La operacionalización de la IA es uno de sus grandes compromisos: transformar algoritmos en soluciones industriales que aporten valor desde el primer día. Y en ese proceso, los datos y el conocimiento del dominio son fundamentales, al igual que la experiencia de los usuarios finales, que ayudan a alinear la IA con las condiciones reales del entorno. A través de esta tecnología “buscamos no solo mejorar los procesos industriales, sino también contribuir a una industria más eficiente, más inteligente y más humana”, concluyen desde el centro tecnológico.
