¿Te gustan las abejas? Como muchos colegas, ahora soy un entusiasta apicultor. Porque los insectos me fascinan y quiero protegerlos. Para ello, me gusta utilizar tecnologías y métodos digitales. La mejor parte: Utilizando nuestro proyecto de IA en la colmena virtual como ejemplo, podemos mostrar lo que es posible en muchas industrias con Vision AI, el reconocimiento de imágenes basado en IA.
Hace unos años, la muerte de las abejas nos llevó en nuestro Centro de innovación de Múnich a desarrollar colmenas de alta tecnología. Los sensores IoT de la colmena miden la temperatura, el peso y la humedad. Otros sensores ambientales miden, por ejemplo, el contenido de ozono. Como los apicultores reciben estos valores en sus teléfonos inteligentes a través de la Open Telekom Cloud, nos gusta llamarlo un vigilabebés para las abejas. Gracias a la IA, nuestra colmena digital podrá hacer aún más en el futuro. Hemos equipado las colmenas individuales con una cámara web y una cámara especial con una longitud de onda de 830 nanómetros que nos permite detectar las abejas que entran y salen en el flujo de video. Las cámaras nos dan muchos datos para alimentar nuestra inteligencia artificial. Utilizamos una aplicación de visión por computador. Este método de aprendizaje automático se puede entrenar con diferentes patrones. Los sistemas de reconocimiento visual de objetos pueden registrar y procesar casi cualquier cosa o ser vivo en fotos o videos digitales.
Si las abejas desaparecen de la tierra, a los humanos solamente les quedarán cuatro años de vida. No más abejas, no más polinización, no más plantas, no más animales, no más personas.
Albert Einstein
En nuestro caso, el sistema debe ser capaz de distinguir de forma fiable las abejas de las avispas o los avispones. Basándonos en una gran cantidad de datos, entrenamos los algoritmos de IA en “patrones de abejas”. El resultado es todo un éxito: la inteligencia artificial sabe ahora qué insecto es una abeja y, por lo tanto, solamente cuenta a estas. Pero eso no es suficiente para nosotros. Con la ayuda de redes neuronales, registramos la actividad de las abejas en la colmena en red. Si vinculamos esta información con los resultados de las mediciones de los sensores del IoT, obtendremos una imagen más precisa de las interacciones. Esto amplía nuestros conocimientos sobre apicultura. A aquellos que quieran ver cómo la temperatura o los valores del aire, como el ozono, afectan a la actividad de nuestros insectos, les recomiendo que visiten nuestra página de datos de vuelo de abejas.
Si bien más de 300 empleados de Telekom de la comunidad de Green Pioneers se dedican a la apicultura, entre otras cosas, el proyecto “Colmena Digital” de nuestro Centro de innovación va más allá de las abejas. Podemos usarlo para ilustrar el valor del Deep Learning y el procesamiento industrial de imágenes, porque las aplicaciones son concebibles en casi todas las industrias. Actualmente estamos trabajando en un proyecto que utiliza el reconocimiento visual de objetos para realizar exámenes de piel. Podemos entrenar a una IA para que reconozca los cambios en la piel. Si luego integramos el software en una aplicación, simplemente podríamos fotografiar o filmar nuestros lunares. A partir de los datos de las fotos o los videos, la aplicación decide si es mejor que visitemos a un dermatólogo. Por supuesto, con esto no pretendemos sustituir un examen médico, pero sí queremos aliviar al personal especializado y acelerar la detección precoz.
El procesamiento industrial de imágenes se encuentra actualmente en las empresas sobre todo en el control de calidad, pero también en la gestión de inventarios o de piezas de repuesto. Un ejemplo: Antes de que la plancha de metal se convierta en una puerta de automóvil, es necesario realizar innumerables soldaduras. Nuestro ojo humano no puede detectar en tiempo real si la máquina de verdad está realizando esa unión correctamente. Esto significa que la calidad de la soldadura debe evaluarse posteriormente. A menos que se utilicen el aprendizaje automático, los sensores y las imágenes como material de entrenamiento. Igual como el proyecto de IA de un fabricante de automóviles y la fábrica de IA de T-Systems. El control de calidad se realiza directamente durante el proceso de soldadura: porque los robots han aprendido a evaluar la calidad de su trabajo a partir del procesamiento de imágenes. Si algo va mal, ellos mismos arreglan las piezas defectuosas.
Las plataformas para Vision AI apenas ponen límites a las posibles aplicaciones. Esto se debe a que los algoritmos pueden entrenarse con objetos muy diferentes: abejas, cáncer de piel o costuras de soldadura. La visión por computador muestra sus puntos fuertes cuando tenemos que encontrar o contar objetos o extraer información de las imágenes. Con estos métodos, la IA allana el camino hacia una fábrica totalmente automatizada y permanentemente auto-mejorada. Si las empresas quieren optimizar su logística para, por ejemplo, aprovechar mejor sus almacenes, salas de carga y contenedores, los sistemas de evaluación de imágenes basados en la visión por computador son muy adecuados para ello. O piensa en empresas con mayores riesgos de seguridad. En este caso, la IA podría activar una alarma si un empleado no lleva el casco prescrito o si hay personas no autorizadas en las zonas de seguridad. Resultado: Con este tipo de digitalización, las empresas pueden automatizar tareas que antes ocupaban muchos recursos.
El uso de la IA no es un asunto trivial; a muchos les resulta más fácil obtener el software como un servicio. Nuestra AI Solution Factory o la AI Vision Platform de T-Systems MMS demuestran que esto también funciona para la visión por computador. Las personas que obtienen un sistema de visión como servicio gestionado no tienen que preocuparse por la arquitectura del servidor, la potencia informática o la preparación de los datos. A la hora de elegir tu proveedor de servicios, presta atención a los siguientes puntos:
Esto es importante, después de todo, pues tú quieres procesar datos importantes para ti, y no solamente contar abejas.
Con estos servicios gestionados, las empresas también pueden utilizar sistemas que antes eran demasiado complejos de forma rápida y sencilla. Gracias a la inteligencia artificial y, más concretamente, a la visión por computador o Vision AI, en el futuro podremos adaptar los productos finales con mayor rapidez, precisión y exactitud a las necesidades de los clientes como, por ejemplo, si queremos desarrollar medicamentos individuales. Si te interesa saber lo que ya es posible con la IA hoy en día y lo que es concebible en el futuro, te gustará mucho el artículo de mi colega Pavol Bauer: “¿Cómo se funden la humanidad y la IA en obras maestras?” Y una última frase en mi nombre. 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 bienvenidos. O ven a visitarnos personalmente en Múnich. Será un placer darte la bienvenida al Centro de innovación.
No dudes en escribirme directamente: Patrick.Koehler@t-system.com
