El proyecto Hucai-S4 avanza en la materialización de su propuesta tecnológica. Se trata de una plataforma de Inteligencia Artificial que integra el conocimiento humano con capacidades de predicción para optimizar procesos productivos industriales. «Esta innovadora solución tiene como objetivo mejorar la eficiencia, reducir errores y aumentar la competitividad de las empresas industriales a través de una plataforma adaptable a distintos entornos productivos», indicaron sus impulsores.
Hasta la fecha, el consorcio navarro, integrado por ZEO Technology, NAITEC, Bacaicoa y Borg, ya ha concretado los dos casos de uso reales sobre los que se desarrollará la plataforma. Además, se han recogido y analizado datos multimodales y se ha comenzado el desarrollo de los modelos de Inteligencia Artificial.
En el caso de Bacaicoa, la plataforma se implementará sobre un proceso automatizado donde se busca predecir la respuesta a una prueba de calidad. Para ello, el primer paso ha sido recoger y etiquetar datos tanto de la producción como de los resultados del test.
En la aplicación de Borg, donde se trabajará sobre procesos manuales, se busca optimizar la planificación de la producción. NAITEC y Borg han colaborado «en el desarrollo de un sistema de sensado inteligente para predecir el estado de un componente antes de su reutilización». Este sistema se ha trabajado integrando criterios de ciberseguridad de acuerdo con la normativa CRA desde el diseño.
Por otra parte, ZEO se ha centrado en preparar los entornos de captura, tratamiento y arquitecturas de datos más eficientes para su explotación por IA, incluyendo datos tanto provenientes de máquinas como de personas (operarios de planta, personal de calidad…), «con el objetivo de digitalizar el conocimiento de lo que ocurre como fuente de información de alto valor para predecir ineficiencias».
En los próximos meses, el consorcio se enfocará en desarrollar y validar los modelos predictivos, y la integración del feedback de las personas para mejorar estos modelos a través del proceso de aprendizaje continuo.
CONTEXTO ACTUAL
Hucai-S4 se distingue de otras soluciones en aspectos clave como el enfoque «Human-in-the-Loop» y la IA multimodal. La primera diferencia es «la interacción continua entre las personas y la Inteligencia Artificial por dos vías: el sistema de recomendaciones basado en predicciones de la IA y la retroalimentación humana sobre la calidad de esas recomendaciones».
Este modelo permite que los operarios alimenten datos al sistema para corregir y ajustar las predicciones de la IA. De esta forma, los conjuntos de datos no se limitan a la información procedente de controles de máquina y sensores. En el entorno de producción industrial, muchos datos se registran en diferido o de forma manual por parte de las personas y pueden ser claves para entender el comportamiento del proceso. Además, pueden tener diferentes formatos (numéricos, imágenes o lenguaje natural), lo que muchas veces dificulta su aprovechamiento.
Por otro lado, el proyecto incorpora el aprendizaje continuo del modelo de predicción. Una vez que la IA realiza su estimación, pueden producirse falsos positivos o negativos. Permitir que las personas aporten feedback al modelo, «enseñándole» cuándo se equivoca, supone una fuente de información muy valiosa para mejorar la precisión del sistema a lo largo del tiempo.
Otro factor diferenciador es la calidad y relevancia de los datos. Mientras que muchas soluciones de IA dependen únicamente del volumen de datos, Hucai-S4 pone un énfasis especial en su calidad, asegurando que los datos utilizados para entrenar los modelos sean representativos y estén directamente relacionados con los problemas a resolver: «Este enfoque también tiene en cuenta el conocimiento de las personas que están en contacto directo con la producción, facilitando la digitalización de este conocimiento y su integración en la plataforma».
