La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una desconocida para convertirse en parte integrante de muchas de nuestras interacciones cotidianas entre nosotros y con los dispositivos que nos rodean. De la Antigüedad al siglo XX, de los filósofos griegos a Turing y McCarthy hemos llegado modelos capaces de generar imágenes fotorealistas y múltiples aplicaciones en la industria. Esta es una breve introducción a la IA y cómo el departamento de IA de Aplicaciones Tecnológicas S.A. está especializado en la creación de modelos entrenados en constante evolución para conseguir la eficiencia de sus soluciones que, además, se pueden adaptar a la necesidad de cualquier cliente.
La Inteligencia Artificial, conocida también por su abreviatura (IA) o su abreviatura en inglés (AI), se define, a grandes rasgos, como un campo de estudio que busca desarrollar sistemas informáticos y algoritmos que presenten ciertas capacidades propias del ser humano. Los orígenes de lo que hoy conocemos como IA se remontan a la década de 1940, cuando los científicos comenzaron a investigar la posibilidad de crear máquinas capaces de aprender y razonar, ideas que anteriormente solo tenían cabida desde la especulación.
El concepto primigenio de Inteligencia Artificial se remonta a la antigüedad y a la reflexión filosófica de la naturaleza de la inteligencia y la posibilidad de mecanización del pensamiento humano. En en esa época cuando aparecen los primeros mitos sobre autómatas (máquinas que imitan la figura y los movimientos de un ser animado) como el gigante Talos, el protoandroide defensor de Creta.[1]
La representación de la inteligencia artificial en la ficción ha sido una fuente de inspiración y reflexión desde sus inicios. Autores como Isaac Asimov imaginaron mundos poblados por robots con leyes éticas incrustadas en su programación, mientras que obras como 2001: Una Odisea del Espacio de Arthur C. Clarke exploraron la interacción entre humanos y una forma de inteligencia artificial llamada HAL 9000. Estas obras literarias y cinematográficas contribuyeron a moldear la percepción pública de la IA y plantearon cuestiones fundamentales sobre la ética y la coexistencia entre humanos y máquinas.
Uno de los primeros hitos en el desarrollo de la IA fue el trabajo del matemático británico Alan Turing. En 1950 publicó un artículo titulado Computing Machinery and Intelligence[2] en el que se lanzaba una pregunta. “¿Pueden las máquinas pensar?” y proponía la Prueba de Turing, un método para determinar, mediante preguntas, la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. El legado de las ideas propuestas por Turing llega hasta la actualidad, una versión reversa de esa prueba llamada Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA) se utiliza a diario como medida de seguridad para discernir si un humano o una máquina está intentando acceder a un sistema.
En 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros científicos organizaron la Conferencia de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial, de cuyas conclusiones nació el término que todos conocemos. Esta conferencia se considera el punto de partida de la IA moderna.[3]
A lo largo de las décadas, la IA ha experimentado un gran progreso. En la actualidad, se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la medicina hasta la industria y se ha introducido en nuestra cotidianidad vía modelos generativos de texto e imágenes como ChatGPT. En el contexto industrial, la IA se utiliza para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y la productividad, y tomar decisiones más informadas.
Dentro de la Inteligencia Artificial: aprendizaje para evolucionar
El Machine Learning (ML) es un campo de la IA especializado en algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento en función de la experiencia. Dentro del ML, el Deep Learning se centra en los algoritmos basados en redes neuronales profundas, que se construyen como analogía con el cerebro humano.
El departamento de IA de Aplicaciones Tecnológicas S.A desarrolla modelos y herramientas a medida basadas en IA para resolver problemas relacionados con datos provenientes de diversas fuentes, como el sector médico o el energético, aplicando estos sistemas y algoritmos con un objetivo claro: digitalizar procesos para entregar soluciones de alta calidad, capaces de evolucionar y optimizar cualquier sistema.
La creciente capacidad de la IA para reconocer patrones mediante los datos que recogen los sensores permite, por ejemplo, comprobar en tiempo real el estado de una infraestructura eléctrica en busca de funcionamientos anómalos, tanto de la propia instalación como de los activos conectados a ella.
¿Cómo funciona un modelo de IA?
El funcionamiento de los modelos de Inteligencia Artificial se basa en la interpretación de grandes cantidades de datos. Sin embargo, estas unidades de información, por sí mismas, no tienen utilidad si no se procesan.
Por ejemplo, en el aprendizaje supervisado, para que un modelo pueda aprender a reconocer patrones y relaciones en la información que recibe es necesario proporcionar un conjunto de datos etiquetados que le permita comprender el resultado deseado. Esto significa que necesita conocer cuál es la respuesta correcta para cada entrada, con el fin de ajustar sus parámetros, mejorar su precisión con el paso del tiempo e interpretar esos datos de forma que proporcione información útil.
La sensorización inteligente de las soluciones de Aplicaciones Tecnológicas recoge los datos crudos para transformarlos, mediante un modelo entrenado, en información útil para el cliente. Esto permite optimizar procesos y detectar anomalías en el momento en el que se producen.
¿Cuáles son sus aplicaciones?
Un modelo de inteligencia artificial (IA), como el desarrollado por Aplicaciones Tecnológicas S.A., abre un horizonte sin límites para conseguir la eficiencia de una toma de tierra, tanto del propio sistema como la de cualquier elemento conectado.
La IA y el aprendizaje automático pueden detectar automáticamente cualquier anomalía y señalarla en tiempo real para realizar un mantenimiento correctivo lo más rápido posible y ante cualquier eventualidad (robo de material, mal funcionamiento de los equipos, etc).
De esta manera, las empresas protegen sus activos, reducen el derroche de energía derivado de un fallo y ahorran costes. Además, mediante el reconocimiento de patrones, y en base a los datos que registra, también puede predecir cuándo será necesario realizar acciones de mantenimiento preventivo para evitar situaciones críticas.
Además, como empresa que ofrece servicios de outsourcing, estamos especializamos en proporcionar soluciones Smart Digital Ecosystems personalizadas a nuestros clientes, permitiéndoles externalizar sus necesidades de análisis de datos e inteligencia artificial. Esto les ayuda a centrarse en sus actividades principales y a reducir costos, al tiempo que se benefician de nuestra experiencia y habilidades técnicas en el desarrollo e implementación de soluciones basadas en IA.
[1] Mayor, Adrienne. Gods and Robots: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton University Press, 2018)
[2] Turing, A.M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, Volumen LIX, Número 236, Octubre1950, Páginas 433–460.
[3] Artificial Intelligence Coined at Dartmouth. (Dartmouth Milestones website)
