Imec en Smart Industries

Este se llama: Industrias inteligentes.

El hombre y la máquina colaboran en la fábrica: ¿una pesadilla o un combate hecho en el cielo? ¿Cómo serán nuestras fábricas en 2035? pregunta a Pieter Simoens de la Universidad de Gante, un afiliado de Imec.

No tiene que ser un gran visionario para imaginar una instalación de producción de última generación repleta de robots e inteligencia artificial (AI).

¿Un 'ascenso del escenario de pesadilla de las máquinas'? No necesariamente, porque la gente también jugará un papel importante en las fábricas del mañana.

De hecho, si logramos combinar de manera óptima los puntos fuertes del hombre y la máquina, incluso podremos sentar las bases de un matrimonio de ensueño que, para 2035, podría ser el comienzo de la quinta revolución industrial.

Con fábricas inteligentes en las que el enfoque no está en la automatización, la digitalización y la producción en masa, sino en la personalización y la personalización, dirigidas por la creatividad humana.

Industria 5.0: donde la robótica inteligente se encuentra con la creatividad humana.

La industria ha evolucionado a una velocidad vertiginosa en los últimos 300 años. Todo comenzó en el siglo XVIII cuando las sociedades rurales de Europa y América sufrieron el proceso de urbanización y las industrias del hierro y textiles comenzaron a florecer, en parte gracias a la invención de la máquina de vapor.

Justo antes de la Primera Guerra Mundial, surgieron nuevas industrias (como las industrias del acero y del petróleo), mientras que la invención de la electricidad nos permitió comenzar a producir bienes en masa. Eso marcó el inicio de la industria 2.0.

Desde entonces, el ritmo de desarrollo se ha vuelto cada vez más rápido. En la década de 1970, asistimos al inicio de la Industria 3.0: tecnología digital, automatización de procesos industriales y introducción de robots.

Y hoy estamos en los albores de Industry 4.0, que se basa en gran medida en la revolución de Internet de las Cosas (IoT): dispositivos de todo tipo, incluidos robots, están conectados a Internet y producen un flujo continuo de datos; datos que pueden usarse para generar más información sobre los procesos industriales y para respaldar la optimización adicional de esos procesos

Fig 1: De la máquina de vapor a la Internet de las cosas: la industria ha evolucionado a una velocidad vertiginosa en los últimos 300 años.

Impresionante, ¿verdad? Por supuesto, tenemos que agregar una nota de precaución sobre estos desarrollos. A medida que la automatización y la optimización se han vuelto más importantes a lo largo de los años, la participación humana se ha visto cada vez más amenazada ...

“Sin embargo, es precisamente esta amenaza la que se terminará con la llegada de Industry 5.0. En un mundo en el que cada individuo quiere expresarse plenamente, habrá una demanda creciente de productos únicos, personalizados y personalizados. En tal era, el santo grial ya no será la producción en masa controlada por robots, sino la creatividad humana ".

Como tal, en las fábricas inteligentes de 2035, será necesario establecer un nuevo modelo de colaboración. Se podría decir que un matrimonio entre el hombre y la máquina, con robots haciendo el trabajo mecánico pesado, y con sus compañeros humanos siendo los "arquitectos creativos" (inventando nuevos productos a medida y supervisando su producción en las fábricas del futuro).

La pregunta es: ¿cómo se puede fomentar una asociación entre el hombre y la máquina en un entorno así? ¿Cómo forjas un emparejamiento óptimo para que 1 + 1 se convierta efectivamente en 3? ¡Todo se reducirá a una comunicación efectiva entre las diferentes partes!

¿Gemelos digitales para nuestras fábricas inteligentes?

Para dar a la industria 5.0 todas las posibilidades de éxito, será crucial avanzar en la comunicación entre los diferentes actores (humanos y máquinas).

Por supuesto, las máquinas ya se comunican entre sí hoy. Por ejemplo, en las grandes fábricas de automóviles, los integradores, con la ayuda de protocolos estandarizados, aseguran que las máquinas (a veces de diferentes proveedores) se "conozcan" lo suficiente como para cumplir los objetivos de producción. Pero seamos honestos: en las fábricas de hoy, cada máquina básicamente realiza su propio trabajo (línea de ensamblaje) y se necesita poca comunicación real.

En el futuro, cuando las máquinas se vuelvan más autónomas y necesiten anticiparse entre sí, la comunicación será más difícil.

“Por ejemplo: imagine dos robots acercándose entre sí en el piso de la fábrica. En esta situación, ¿cómo puede un robot anticipar cómo se moverá el otro ("Va a ir hacia la izquierda o hacia la derecha? ¿Y qué debo hacer ...")? Y eso es antes de tomar en cuenta las posiciones, acciones y reacciones de otros robots cercanos ... "

Para gestionar este tipo de situaciones, podría hacer una copia digital (o doble) de la fábrica en la nube. Como tal, creas un modelo digital del piso de la fábrica física; un modelo que se actualiza continuamente basándose en datos de sensores en tiempo real; un modelo donde todas las decisiones (y sus resultados) se simulan en tiempo real.

En este escenario, toda la autoridad está alojada en una ubicación central desde la que salen todas las instrucciones. Y los robots y las máquinas en la fábrica son el resultado físico de lo que está sucediendo en ese mundo virtual.

A primera vista, este "modelo de dictador" parece una solución ideal para hacer frente a situaciones complejas en la fábrica, al tiempo que garantiza el cumplimiento de los objetivos de producción. Técnicamente, este escenario ya es perfectamente factible: lo único que necesita es una conexión de datos rápida entre las máquinas físicas en el área de producción y el "cerebro virtual", y mucha potencia de procesamiento.

Sin embargo, hay dos advertencias a esto. El primero es puramente económico. No olvidemos que los entornos industriales suelen ser lugares complicados y competitivos donde colaboran muchos actores (proveedores y socios, y en ocasiones también competidores). En tal contexto, la protección de los datos, la privacidad y la información es enormemente importante, lo que no se ajusta al escenario del "modelo dictator" en el que el cerebro central debe tener acceso a todos los tipos posibles de datos (incluidos los datos sensibles a la competencia) para hacer su trabajo correctamente. . Para muchos líderes empresariales, tener que compartir esos datos sería la última pesadilla.

Fig 2: ¿Deberíamos hacer gemelos digitales de la fábrica en la nube para realizar una comunicación confiable entre humanos y máquinas? Aunque este "modelo de dictador" parece una solución ideal para enfrentar situaciones complejas en la fábrica, hay dos advertencias: los competidores que trabajan en la misma fábrica no quieren compartir datos y un empleado humano necesita poder intervenir.

¿Y la segunda advertencia? Imprevisibilidad humana! Incluso si podemos operar una fábrica en la que estén involucrados los intereses comerciales de una sola parte, el escenario controlado centralmente se derrumba en cuanto una persona camina alrededor de la fábrica; Una persona con su propia autonomía y autoridad. Imagine, por ejemplo, que el empleado humano (el "arquitecto creativo", como lo etiquetamos antes) se da cuenta de que un robot está haciendo algo mal y se involucra para corregir la falla ... En ese momento, todo el sistema se detendría, como El cerebro virtual habría perdido todo el control.

Por lo tanto, este modelo solo puede ser válido para instalaciones industriales que se centran en la producción de productos a granel, y donde el papel de los humanos es mínimo (o, a largo plazo, tal vez incluso inexistente).

Una nueva forma de inteligencia artificial: el razonamiento complejo.

En otras palabras: siempre que el hombre y la máquina tengan que trabajar juntos, necesitaremos usar diferentes métodos para atender la imprevisibilidad humana y asegurarnos de que los robots puedan anticiparse.

"Un principio particularmente prometedor es el del" razonamiento complejo ": una nueva forma de inteligencia artificial que se puede usar para enseñar a las máquinas cómo razonar de forma autónoma y anticipar las acciones de algo (o alguien) más. Sin embargo, todavía queda un largo camino por recorrer antes de que podamos poner en práctica el principio de razonamiento complejo ".

Después de todo, la inteligencia artificial tal como la conocemos hoy en día, se basa en el "aprendizaje profundo", una poderosa tecnología para reconocer patrones en grandes cantidades de datos. Mientras tanto, hemos dominado esta tecnología, por lo que ahora el objetivo es dar el siguiente paso y hacer que las máquinas se hagan la pregunta: "¿Cómo afectan mis acciones a las acciones de las personas que me rodean?"

Para complicar aún más las cosas, debemos incluir esta consideración adicional: en un entorno industrial, el requisito más importante es la transparencia (para garantizar que se puedan cumplir los objetivos de producción).

Pero el aprendizaje profundo es en realidad lo opuesto a esto, es decir, una "caja negra": entrenas al sistema para que reconozca patrones, pero pierdes el control sobre cómo el sistema llega a sus conclusiones.

Por lo tanto, un requisito adicional del razonamiento complejo es que debe ser lo suficientemente transparente (o ‘explicable’) para que las personas lo acepten, lo que significa que en el futuro hablaremos de ‘AI explicable’.

Aprendizaje permanente: también para robots.

En la carrera hasta 2035, el razonamiento complejo se convertirá en un nuevo tema de investigación estratégica, con equipos de todo el mundo que estudian cómo se deben desarrollar, implementar y optimizar los algoritmos subyacentes.

Además, nos enfrentaremos a la cuestión de cómo las máquinas pueden mejorar continuamente sus reacciones y formas de anticipar acciones. Esto significa que se deben desarrollar nuevos "sistemas de recompensa" basados ​​en señales de retroalimentación implícitas y explícitas.

"Puede apostar a que, en el futuro, el concepto de 'aprendizaje permanente' ya no se aplicará solo al hombre, sino también a las máquinas ..."

¿Cómo está contribuyendo el imec a este futuro?

Imec ocupa una posición de liderazgo mundial en varios de los dominios tecnológicos que impulsan la creación de industrias inteligentes: desde la investigación hasta la logística inteligente y la Internet de las cosas hasta la interacción hombre-máquina, dando sentido a los grandes datos, la creación de sistemas de sensores para Aplicaciones industriales, tecnología de imágenes, etc.

Las preguntas que nuestros investigadores están tratando de responder incluyen:

• ¿Cómo podemos ayudar a las compañías a reducir los costos operativos (como el tiempo de producción y el consumo de energía) y ayudarlos a resolver complejos rompecabezas logísticos, aprovechando algoritmos inteligentes?

• ¿Cómo podemos extender las ventajas de la tecnología holográfica 3D o los sistemas de visión inteligente a dominios como el entretenimiento inteligente y la fabricación inteligente?

• ¿Cómo podemos acomodar de manera óptima y segura la interacción persona-máquina en los entornos de producción?

• ¿Cómo podemos combinar sensores, actuadores y componentes electrónicos en pequeños chips de potencia ultra baja que continuamente adquieren datos sobre los procesos de producción, almacenamiento y gestión de stock?

• ¿Cómo pueden integrarse chips de identificación, seguimiento y detección de bajo costo en una lámina de plástico, más delgada que el papel?

• ¿Cómo podemos convertir las cantidades masivas de datos no estructurados que generan las redes de sensores en conocimiento utilizable que hace que las empresas sean más eficientes?