El uso de la inteligencia artificial (IA) es un requisito previo para la realización de la producción controlada por la Industria 4.0. Varios institutos prestan ahora asistencia a las pequeñas y medianas empresas en particular.
La inteligencia artificial (IA) puede encontrarse en teléfonos inteligentes, motores de búsqueda y dispositivos de navegación, lo que facilita la vida cotidiana. También existe un gran potencial para su uso en ingeniería, como en fábricas inteligentes o vehículos autónomos. Sin embargo, faltan procedimientos que hagan predecible el comportamiento de los sistemas y comprensibles sus decisiones. El "Centro de Competencia para la Ingeniería de la IA" (CC-KING), dirigido por el Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes IOSB con la participación del Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT) y el Centro de Investigación en Tecnologías de la Información FZI, pretende poner remedio a esta situación.
La ingeniería clásica se caracteriza por la previsibilidad: Los desarrolladores ya saben en la fase de diseño cómo se comportarán más adelante los componentes individuales y, por tanto, el sistema global. Los sistemas con componentes de inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (ML) no son tan predecibles; siguen desarrollándose durante su tiempo de ejecución y sólo desarrollan su funcionalidad final durante el funcionamiento. Esto supone un gran reto para el control fiable de situaciones excepcionales, y el beneficio económico también es casi imposible de cuantificar de antemano. Sin la calculabilidad de la ingeniería clásica, el uso de sistemas inteligentes resulta por tanto difícil para las empresas.
El "Centro de Competencia para la Ingeniería de la IA" (CC-KING) aúna los conocimientos concentrados en tecnología de la información e ingeniería de la sede de Karlsruhe con el fin de facilitar decisivamente el uso de la IA en la práctica: el Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes IOSB, el Centro de Investigación en Tecnología de la Información FZI y el KIT investigan cuestiones fundamentales, métodos prácticos y, por último, pero no por ello menos importante, problemas concretos de aplicación en estrecho contacto con otras empresas.
Cuestiones metodológicas fundamentales
La (in)previsibilidad del comportamiento de los sistemas de aprendizaje es un tema central de la ingeniería de la IA. "El objetivo de la ingeniería de la IA es hacer que la IA y el ML puedan utilizarse de forma ingenieril, comparable a la ingeniería clásica. Se trata de una disciplina muy joven que tiende un puente entre la investigación básica de la IA y la ingeniería", afirma el profesor Jürgen Beyerer, director científico del Centro de Competencia, director de Fraunhofer IOSB y catedrático del KIT. "Además de la predictibilidad, los investigadores también se centran en la seguridad de los sistemas basados en IA, la explicabilidad de las decisiones y la integración del conocimiento previo y experto en los enfoques basados en datos." El objetivo es desarrollar un modelo de procedimiento estándar para la ingeniería de IA que haga que las tecnologías de IA sean utilizables por equipos grandes y heterogéneos.
"Como región tecnológica con una larga tradición tanto en ingeniería como en informática, Karlsruhe ofrece unas condiciones óptimas para el centro de competencias", subraya Beyerer. Con el Centro de Pruebas de Conducción Autónoma de Baden-Württemberg y la Fábrica de Investigación de Karlsruhe, actualmente en construcción, también hay laboratorios adecuados en el mundo real para los campos de aplicación de la movilidad y la producción industrial. "En estas condiciones, la ingeniería de IA podría convertirse en un punto de venta único para la IA alemana".
CC-KING pretende permitir a las pequeñas y medianas empresas (PYME), en particular, utilizar componentes de IA de forma manejable. "Incluso las PYME muy innovadoras carecen a menudo de experiencia en IA. Esta brecha es difícil de cerrar porque los expertos en IA son escasos y, por lo general, no están familiarizados con los dominios de aplicación típicos", afirma Beyerer. Por eso CC-KING ofrece a las empresas un apoyo concreto. Las empresas pueden beneficiarse de QuickChecks o TransferChecks no burocráticos. Actualmente se está creando un centro de asesoramiento y un laboratorio de aprendizaje de ingeniería de IA para formar a los empleados de las empresas.
Los interesados ya pueden ponerse en contacto con la oficina de coordinación de CC-KING, con sede en Fraunhofer IOSB (en
Consultoría y laboratorio de aprendizaje para PYME
Las aplicaciones domésticas inteligentes y la futura conducción autónoma son totalmente impensables sin la inteligencia artificial Fotos: NicoElNino/stock.adobe.com, fotohansel/stock.adobe.comComosocio principal del consorcio, Fraunhofer IOSB aporta al centro de competencia su amplia experiencia en tecnologías de la información, tanto en automatización industrial y tecnología de control como en los campos de IA y ML. "En concreto, en los últimos tres años ya hemos desarrollado un modelo de proceso apoyado en herramientas para la ingeniería de IA en la producción industrial como parte del proyecto interno líder de Fraunhofer 'ML4P - Machine Learning for Production'", explica el Dr. Julius Pfrommer, jefe de grupo de investigación del instituto y responsable técnico-científico de CC-KING, "que nos permite aplicar procesos de IA de forma predecible y repetible". Los algoritmos de IA tienen una importancia fundamental, pero a menudo sólo constituyen una fracción de la solución global". Uno de los focos de atención es la integración profunda de las herramientas existentes de las disciplinas de ingeniería con los procesos de IA. "Esta es la única forma de garantizar que la IA también funcione bien en áreas en las que se dispone de pocos datos y experiencia, o ninguno".
¿Cómo se implanta la IA?
Como un entorno de prueba ideal para el uso de la IA en la producción industrial, el Fraunhofer-Gesellschaft está trabajando actualmente con KIT para construir la Fábrica de Investigación de Karlsruhe, que comenzará a funcionar en 2021.
Otro tema de investigación es la integración de procesos de IA y sistemas de IA como el Smart Data Innovation Lab (SDIL) con modelos existentes, simuladores y conocimientos expertos de las disciplinas de ingeniería. "Estamos desarrollando fundamentos metodológicos y soluciones de problemas para esto en KIT", dice Beigl. Además, los institutos del KIT contribuyen en el área de herramientas y componentes.
Las pequeñas y medianas empresas de producción también deben invertir en IA si quieren seguir siendo competitivas a largo plazo (Foto: pustelflower/stock.adobe.com)Esto incluye, por ejemplo, el modelo de proceso para la ingeniería de IA, funciones de asistencia para la adquisición de conocimientos y optimización de componentes de IA o la aplicación de procesos de IA y ML con recursos limitados. El Centro de Investigación en Tecnologías de la Información del FZI lidera este paquete de trabajo, así como el dominio de aplicación "Movilidad" del centro de competencia. Además, como institución de transferencia de conocimientos prácticos y tecnología, el FZI aporta su experiencia en el campo de la investigación sobre movilidad e inteligencia artificial, en particular la IA incorporada y los métodos de IA. Para investigar y demostrar los procesos de IA que se implementarán en el centro de competencia, se podrá utilizar tanto la infraestructura del Campo de Pruebas de Conducción Autónoma de Baden-Württemberg como la infraestructura de la Casa de Laboratorios Vivientes del FZI.
Fuente: KIT
