¿Te gustan las abejas? Al igual que muchos de mis compañeros y compañeras, me he convertido en un apasionado de la apicultura. Porque los insectos me fascinan y quiero protegerlos. Para ello, me gusta utilizar tecnologías y métodos digitales. Lo mejor de todo: con el ejemplo de nuestro proyecto de IA en colmenas virtuales podemos mostrar el potencial de la visión de IA, el reconocimiento de imágenes basado en IA, para diferentes sectores.
Hace algunos años, la mortalidad de las abejas nos llevó a desarrollar colmenas de alta tecnología en nuestro Centro de innovación de Múnich. Diferentes sensores de IoT en la colmena miden la temperatura, el peso y la humedad del aire. Otros sensores ambientales miden, por ejemplo, el contenido de ozono. Dado que los apicultores reciben estos valores en sus smartphones a través de Open Telekom Cloud, nos gusta referirnos a él como un monitor de bebés para abejas. Gracias a la IA, nuestra colmena digital nos ofrecerá mucho más en el futuro. Hemos equipado cada una de las colmenas con una cámara web y una cámara especial de 830 nanómetros de longitud de onda con las que identificamos por vídeo las abejas que entran y salen. Las cámaras nos ofrecen datos que alimentan nuestra inteligencia artificial. Utilizamos una aplicación de visión artificial. Este método de aprendizaje automático puede entrenarse con diferentes patrones. Los sistemas de detección visual de objetos pueden registrar y procesar prácticamente cualquier objeto o ser vivo presente en fotografías o vídeos digitales.
Si las abejas desaparecieran del planeta, el ser humano solo podría vivir otros cuatro años. Sin abejas, no hay polinización, ni plantas, ni animales, ni humanos.
Albert Einstein
En nuestro caso, el sistema debe poder diferenciar de forma fiable las abejas de avispas o avispones. En base a una gran cantidad de datos, hemos entrenado a los algoritmos de IA en «patrones de abejas». El resultado ha sido todo un éxito: la inteligencia artificial es capaz de distinguir qué objeto es una abeja y, por lo tanto, solo las contabiliza a ellas. Pero no nos conformamos con esto. Con ayuda de redes neuronales, registramos la actividad de las abejas en la colmena interconectada. Si vinculamos esta información con las mediciones de los sensores del IoT, obtenemos una imagen más precisa de las relaciones causa-efecto. Esto profundiza nuestros conocimientos de apicultura. Para todo aquel que quiera saber cómo afectan la temperatura o los valores del aire como el ozono a la actividad de nuestros insectos, recomiendo una visita a nuestra página Bee Flight Data.
Aunque más de 300 empleados de Telekom se dedican, entre otras cosas, a la apicultura en la comunidad Green Pioneers, el proyecto «Colmena Digital» de nuestro Centro de innovación va, por supuesto, más allá de las abejas. Con él podemos ilustrar las ventajas del aprendizaje profundo y del procesamiento industrial de imágenes, ya que pueden concebirse aplicaciones en prácticamente cualquier ámbito. Actualmente estamos trabajando en un proyecto que utiliza el reconocimiento visual de objetos para el cribado de la piel. Podemos entrenar una IA de forma que pueda detectar alteraciones de la piel. Si integramos el software en una aplicación, podríamos simplemente fotografiar o grabar nuestros lunares. De la mano de los datos de entrenamiento obtenidos a partir de fotografías o vídeos, la aplicación decide si sería mejor consultar con un dermatólogo. Por supuesto, nuestra intención no es reemplazar a los exámenes médicos, pero sí aliviar la carga de trabajo del personal especializado y acelerar la detección precoz.
Actualmente, el procesamiento industrial de imágenes está presente en las empresas, sobre todo en el control de calidad, aunque también en el inventario de almacenes o en la gestión de las piezas de repuesto. Un ejemplo: antes de que una chapa se convierta en la puerta de un coche, requiere infinidad de cordones de soldadura. El ojo humano no puede detectar en tiempo real si una máquina ejecuta dicha tarea correctamente. Esto significa que la calidad de la soldadura debe analizarse posteriormente. A no ser que se utilice el aprendizaje automático, sensores e imágenes como material de entrenamiento. Como el proyecto de IA de un fabricante de automóviles y de la IA Factory de T-Systems. El control de calidad se lleva a cabo directamente durante el proceso de soldadura: y es que, a través del procesamiento de imágenes, los robots han aprendido a evaluar la calidad de su trabajo. Si algo falla, ellos mismos descartan las piezas defectuosas.
Las plataformas de visión de IA apenas ponen límites a las posibles aplicaciones. Y es que los algoritmos pueden entrenarse con objetos muy diferentes: abejas, cáncer de piel o cordones de soldadura. La visión artificial demuestra sus puntos fuertes a la hora de encontrar o contar objetos y de extraer información de imágenes. Con este tipo de procesos, la IA allana el camino hacia una fábrica completamente automática y bajo un proceso automejora continua. Si las empresas buscan optimizar la logística para, por ejemplo, aprovechar mejor sus almacenes, sus salas de carga y contenedores, los sistemas de análisis de imágenes basados en la visión artificial son muy adecuados. O piensa en compañías con mayores riesgos de seguridad. La IA podría activar una alarma si un empleado no lleva el casco obligatorio o si alguna persona no autorizada accede a las zonas de seguridad. Resultado: con este tipo de digitalización, las empresas pueden automatizar tareas hasta la fecha vinculadas con múltiples recursos.
El uso de la IA no es trivial; a muchos les resulta más sencillo si obtienen el software como servicio. Nuestra AI Solution Factory o la plataforma de visión IA de T-Systems MMS demuestran que esto también funciona en el caso de la visión artificial. Si se obtiene un sistema de procesamiento de imágenes como servicio gestionado, no hay que preocuparse de la arquitectura del servidor, la capacidad computacional o la preparación de los datos. A la hora de seleccionar un proveedor de servicios, ten en cuenta los siguientes puntos:
Esta meticulosidad es importante. Después de todo, quieres procesar datos importantes y no solo contar abejas.
Con estos servicios gestionados, las empresas pueden utilizar sistemas hasta ahora demasiado complejos de forma rápida y sencilla. Con la inteligencia artificial y, sobre todo, con la visión artificial, en el futuro podremos adaptar productos finales a las necesidades de los clientes de forma más rápida y precisa, por ejemplo, si queremos desarrollar fármacos individuales. Si sientes curiosidad por lo que ya hoy es posible con la IA y lo que podría convertirse en el futuro, te vendría bien leer el artículo de mi compañero Pavol Bauer: «¿Cómo se fusionan la humanidad y la IA para crear obras maestras?» Y una última frase a título personal. Si quieres saber lo que una taza de café interconectada nos dice sobre el poder innovador de la digitalización, lee este artículo mío. Tus comentarios y preguntas son más que bienvenidos. O visítanos personalmente en Múnich. Estaré encantado de darte la bienvenida al Centro de Innovación.
Puedes escribirme directamente: Patrick.Koehler@t-system.com
