En esta entrevista, profundizaremos en las estrategias destinadas a mejorar los algoritmos de detección automática y exploraremos cómo podemos avanzar hacia un futuro aún más preciso y eficiente en este campo en constante evolución. Para acompañarnos en este emocionante viaje de descubrimiento, contaremos con la valiosa visión y experiencia de Joana Ramos, Project Manager y especialista en NDT de Endity.

/ Comencemos por explorar las ventajas de los algoritmos de detección autónoma en comparación con los enfoques tradicionales. ¿Cuáles son las principales ventajas que has encontrado en tu experiencia?

Claro, las ventajas de los algoritmos de detección autónoma son notables. En primer lugar, estos algoritmos son particularmente útiles cuando se trata de lidiar con grandes volúmenes de datos, ya que la inteligencia artificial es inherentemente eficiente en la manipulación de grandes conjuntos de datos.

En segundo lugar, la evaluación de estos algoritmos es considerablemente más rápida que los métodos tradicionales, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para la inspección. Esto es crucial para la eficiencia en la producción y el mantenimiento.

Por último, los algoritmos de detección autónoma son modelos dinámicos, lo que significa que pueden adaptarse y reentrenarse en caso de que las condiciones de fabricación y mantenimiento cambien. Esta adaptabilidad es una ventaja importante en entornos en constante evolución.

/ Muy interesante. Ahora, hablemos de las limitaciones o inconvenientes de estos algoritmos. ¿Cuáles son algunos de los desafíos que enfrentan en comparación con los enfoques tradicionales?

Por supuesto, no hay soluciones perfectas. Los algoritmos de detección autónoma tienen algunas desventajas que deben abordarse. En primer lugar, requieren de una fase de aprendizaje y entrenamiento, y esto a veces puede ser complicado si no se dispone de un número suficiente de piezas o datos de entrenamiento en el inicio del proceso.

En segundo lugar, la fase de implementación también puede ser desafiante, ya que es necesario ajustar el modelo a la realidad de la producción y el mantenimiento. Esto puede requerir tiempo y recursos adicionales para garantizar una adaptación adecuada.

/ Comencemos por explicar cómo se lleva a cabo el entrenamiento de un algoritmo de detección autónoma. ¿Cuáles son los pasos clave en este proceso?

El proceso de entrenamiento de un algoritmo de detección autónoma implica varios pasos críticos. Empleamos el método CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Esta metodología propone cuatro pasos esenciales que deben completarse entre la conceptualización del problema y su implementación final: adquisición de datos, preprocesamiento de datos, entrenamiento del modelo y evaluación del modelo.

La fase de adquisición implica recopilar los datos de inspección necesarios según el sistema de inspección definido. Estos datos actúan como la base del entrenamiento.

La fase de adquisición implica recopilar los datos de inspección necesarios según el sistema de inspección definido. Estos datos actúan como la base del entrenamiento.

La fase de entrenamiento es donde se aplica el aprendizaje automático. El algoritmo de inteligencia artificial crea un modelo de predicción que relaciona las características de entrada con la variable objetivo. Se ajusta la arquitectura del modelo y los hiperparámetros en función de los resultados obtenidos durante el entrenamiento para lograr la mejor predicción posible.

Finalmente, en la fase de evaluación, se utilizan métricas para seleccionar el modelo que mejor resuelve el problema en cuestión.

/ Excelente explicación. ¿Hay algún consejo que puedas dar a aquellos que están buscando implementar este tipo de algoritmos en sus operaciones?

Mi consejo sería comenzar con una comprensión clara de su problema y tener en cuenta que el entrenamiento y mejora de algoritmos de detección autónoma es un proceso iterativo.

No hay que subestimar la importancia de la fase de preprocesamiento de datos, ya que la calidad de los datos tiene un impacto significativo en el rendimiento del modelo.

/ ¿Cuáles son los requisitos de hardware y software necesarios para implementar eficazmente algoritmos de detección autónoma?

La implementación efectiva de algoritmos de detección autónoma es esencial en entornos como el de Endity, donde se busca una solución NDT automatizada basada en modelos de IA.

En términos de hardware y software, los sistemas con los que trabaja Endity para inspección por corrientes inducidas (EC) y ultrasonidos (UT) están preparados para transformar los datos de la inspección en información útil para los modelos de IA. Estos sistemas suelen contar con la capacidad de procesamiento necesario y las capacidades de almacenamiento adecuadas para trabajar con algoritmos de aprendizaje automático.

En lo que a software se refiere, es fundamental tener un procesador lo suficientemente potente para manejar grandes volúmenes de datos y ejecutar modelos de IA de manera eficiente. Además, se requerirá software especializado que pueda cargar, ejecutar y evaluar estos modelos de manera efectiva.

En resumen, se necesita hardware preciso capaz de detectar defectos complejos y procesadores que puedan manejar de forma eficiente grandes volúmenes de datos ejecutar los modelos de IA de manera eficiente. En cuanto al software, es esencial contar con herramientas de desarrollo y gestión de datos adecuadas para implementar y operar los algoritmos de manera eficaz en el contexto de Endity.