Video: Uniendo el Internet de las Cosas y el Aprendizaje Máquina para la detección de estrés laboral (Noviembre 2024)
En la reciente conferencia de DLD, algunas de las sesiones más interesantes trataron sobre inteligencia artificial o el "Internet industrial". Los veteranos de Amazon y Watson hablaron sobre cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático cambiarán múltiples industrias en el futuro, y los jefes de algunas de las compañías de fabricación más grandes discutieron cómo los grandes datos, los sensores y la personalización cambiarán la forma en que se fabrican los productos.
Machine Learning y su impacto en otras industrias
Hablando de inteligencia artificial y aprendizaje automático estaban Werner Vogels, CTO de Amazon.com; Manoj Saxena, presidente de Cognitive Scale y ex gerente general del grupo IBM Watson; y Chris Boos, CEO de Arago, una compañía alemana enfocada en usar IA para la automatización. Moderado por Matthew Egol, socio del equipo de consultoría y estrategia de PWC, el panel habló sobre cómo los datos y el aprendizaje automático están cambiando una variedad de industrias.
La mayoría de los panelistas coincidieron en que la atención médica es la próxima área importante que se verá realmente afectada por la creciente inteligencia de las máquinas. Boos dijo que los datos existen, al igual que suficiente inteligencia artificial para hacer diagnósticos, pero lo que falta es una idea de cómo resolvemos el problema. Señaló que en la medicina especializada actual, puede haber un solo experto en cada parte de su cuerpo, pero que, en teoría, una máquina vino a combinar información de múltiples especialidades.
Por ejemplo, Saxena habló sobre cómo en un gran hospital público de Dallas, las nuevas técnicas ahora permiten que 70 personas manejen hasta 70, 000 niños con asma. Al combinar datos sobre dónde viven los pacientes con datos ambientales de servicios como weather.com y pollen.com, un sistema cognitivo puede detectar correlaciones entre la concentración de ambrosía en el aire y el asma, y luego enviar información o inhaladores directamente a los niños en áreas donde Es probable que haya un aumento en los ataques de asma.
Vogels habló sobre otros ejemplos de atención médica, diciendo que era importante poder prevenir en lugar de reaccionar a las enfermedades; y Saxena estuvo de acuerdo en que había demasiado énfasis en la tecnología, pero no lo suficiente en los resultados.
Boos habló sobre cómo la tecnología también podría usarse para aplicaciones como la automatización de operaciones de TI. Algo que dijo que era importante recordar es que "el aprendizaje automático no es más que experimentación" y que todavía necesitaremos maestros para las máquinas.
Otras aplicaciones de las que habló Vogels incluyen análisis de video para rastrear a los compradores que caminan por los pasillos para mejorar el diseño de la tienda, y el uso de sensores en equipos industriales como turbinas de gas, en automóviles para mantenimiento preventivo y en hospitales para reducir el tiempo que las personas pasan esperando. para ascensores
Vogels señaló que las compañías más grandes y más disruptivas se basan en datos, mientras que Saxena dijo que el problema no es solo que el volumen de datos esté aumentando, sino que lo más importante es que el tipo de datos también está cambiando, con tweets y otros datos no estructurados cada vez más importante. Pero dijo que las computadoras no entienden bien los datos no estructurados.
Vogels dijo que, en general, "hemos estado mirando hacia atrás con los datos", enfocándonos en los informes, pero lo que ahora es importante son los sistemas predictivos y prospectivos. Promocionó el servicio de aprendizaje automático de Amazon como una tecnología que podría permitir a cualquiera construir un motor predictivo.
Saxena estuvo de acuerdo, diciendo que los informes se verán muy diferentes en 10 años. Comparó los sistemas de informes actuales con el fútbol americano, en el que los equipos se detienen entre jugadas y luego deciden qué hacer, y dijo que en el futuro los informes serán más como la acción continua en las carreras de Fórmula Uno. Dijo que nos estamos moviendo de sistemas de registro a sistemas de compromiso a sistemas de percepción. Pero dijo que no deberíamos pensar en la IA como "inteligencia artificial" sino como una "inteligencia aumentada".
"Piensa Jarvis, no HAL", dijo.
Internet industrial y cómo cambia la fabricación
Otra sección trajo a algunas grandes empresas manufactureras y se ocupó principalmente de la "Internet industrial" y cómo cambiará las cosas.
Horst Kayser, director de estrategia del gigante industrial Siemens, habló sobre cómo la "digitalización" estaba cambiando el enfoque de la empresa en muchas áreas, incluido el cambio de toda la investigación y desarrollo internos a una innovación más abierta. Discutió los desafíos de administrar de manera inteligente partes de un sistema energético diverso, como el monitoreo remoto y el mantenimiento en un sistema de 7, 000 turbinas eólicas, que ahora incluye el uso de algoritmos de autoaprendizaje para mover las palas a la posición óptima, lo que según él podría resultar en un par de puntos porcentuales de eficiencia adicional (que no parece mucho, pero realmente puede sumar). Otras aplicaciones que discutió iban desde la creación de prototipos virtuales hasta una planta completamente automatizada.
Richard Ploss, CEO de Infineon, describió un futuro en el que los robots colaborarían con seres humanos y dijo que necesitamos robots que no sean peligrosos, pero que proporcionen una conexión entre Internet industrial y la vida. Como ejemplo, mostró un video de "hormigas biónicas" que trabajaron en colaboración para mover objetos.
Infineon tenía el objetivo de combinar la productividad de la fabricación en masa con la individualidad de la producción personalizada. Ploss dijo que la Internet industrial llevará la personalización al siguiente nivel, facilitando el diseño de su propio zapato que será fabricado en base a solicitudes individuales y entregado dentro de las 24 horas. En dicho sistema, el cliente realmente haría el diseño final, pero el sistema tendría los datos para que esto funcione.
Michael Mendenhall, director de marketing de Flextronics, que realiza fabricación personalizada para una variedad de empresas, dijo que la nueva tendencia es pensar en el "producto como una plataforma", por lo que en lugar de solo construir hardware, desea algo que pueda construir aplicaciones y servicios alrededor. Como parte de esto, cree en la "innovación abierta" con personas que trabajan en industrias adyacentes para hacer las cosas.
Entre los productos interesantes que discutió se encontraba un "tatuaje" que puede medir la biometría y podría integrarse en un cinturón de seguridad para advertirle si se estaba quedando dormido y una pequeña banda que podría medir la glucosa en sangre, con la cual dijo que cree que puede reducir el Costo de la atención médica crónica para la diabetes y otras enfermedades en un 20 por ciento.
