Expertos de la industria destacan el importante papel que juega la inteligencia artificial en la mejora de la eficiencia operativa de las infraestructuras IoT, desde el mantenimiento predictivo pasando por la logística hasta llegar a la optimización de los procesos. IoTSWC 2018 recoge en este artículo las claves que están marcando la relación actual entre IA e IoT.
El principal objetivo de aplicar Inteligencia Artificial (IA) a las infraestructuras de Internet de las Cosas (IoT) es agregar una capa adicional y transversal de inteligencia en todo el framework de IoT. El científico y global managing director de Technology Labs de Accenture, Liongosari, señala que la IA se emplea, ante todo, para crear sensores que se auto-calibran, o se auto-recuperan cuando falla la red IoT o un sensor individual, identificándolos por proximidad o, incluso, creando un nuevo tipo de “sensores virtuales” que emplean visión artificial MRI (Magnetic Resonance Imaging), una técnica de visualización de imágenes no invasiva que se utiliza, por ejemplo, para detectar células cancerígenas y que reproduce representaciones tridimensionales.
En el estrato más elevado de la infraestructura de IoT, la aplicación, Edy Liongosari destaca que la inteligencia artificial proporciona nuevas funciones relacionadas con “la predictibilidad de acontecimientos futuros, tareas de mantenimiento o cuestiones de seguridad” En este sentido, el directivo de Accenture señala algunos ejemplos: “Gracias a la IA se puede identificar quién está autorizado a utilizar un determinado equipamiento y su grado de preparación; ofrecer servicios basados en el contexto con capacidades adicionales para usos más intensivos; optimizar la operativa de la cadena de suministro mediante su replanteamiento o reprogramación debido a causas que interrumpan su funcionamiento; o conseguir interactuar con el usuario a partir del reconocimiento de su estado emocional por combinación de gestos, voz y gesticulación facial con tal de entender sus necesidades en un determinado contexto”.
Con la finalidad de comprender de qué modo la IA ayuda a todo tipo de industrias a añadir más eficiencia a sus infraestructuras de IoT, resulta de utilidad retroceder un poco en el tiempo para comprobar cómo ha evolucionado el uso de las TI en el entorno industrial. Wael William Diab, senior director de Huawei, miembro del Industrial Internet Consortium (IIC), experto en inteligencia artificial y conferenciante habitual en el IoT Solutions World Congress de Fira de Barcelona, recuerda que, al principio, las tecnologías de la información aplicadas a usos industriales eran vistas como herramientas que incrementaban la eficiencia dentro de las organizaciones.
“Después las TI se consideraron elementos esenciales a la hora de medir el rendimiento de una actividad comparándolos con otros KPI establecidos por el equipo de dirección. Si nos ceñimos ya al ámbito del IoT, las TI se han integrado más profundamente en la cadena de gestión hasta llegar a las áreas relacionadas con la toma de decisiones, incluso en industrias más tradicionales que no tenían relación alguna con las TI en el pasado”, afirma Wael William Diab,
En su opinión, hoy la inteligencia artificial impulsa un nuevo cambio en las TI “que proveen el conocimiento que ha de servir para establecer futuros objetivos y elementos KPI. En otras palabras: la IA ha conseguido un asiento en la mesa de gestión, añadiendo su voz allá dónde la organización debería llegar por la vía del conocimiento”, asegura el experto.
IA, IoT y Analítica: tridente ganador
Desde el punto de vista tecnológico, es importante recordar que la inteligencia artificial está compuesta por un subconjunto de tecnologías como el aprendizaje automático (ML por sus siglas en inglés) y el aprendizaje profundo (DL). “La inteligencia artificial, internet de las cosas y la analítica conforman tres vertientes de una misma realidad”, puntualiza el responsable de Huawei, Wael William Diab, quien indica también: “Mientras IoT se centra en redes de sensores que generan datos, los procesos de analítica se circunscriben al análisis de dichos datos con el objetivo de crear valor, en tanto que la inteligencia artificial posibilita la generación de conocimiento y predictibilidad a partir de dichos datos de valor”.
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