AgroTech: Inteligencia Artificial para mejorar la agricultura

AIAgroTech

AgroTech: Inteligencia Artificial para mejorar la agricultura

Fuente: CIDIF

La agricultura de precisión ha sido una de las áreas que más se ha beneficiado durante los últimos años con el uso de Inteligencia Artificial. Según la Huerta Digital (https://lahuertadigital.es/agtech-tendencias/), entre las principales tendencias dentro del mundo de la Agricultura Inteligente se puede nombrar el monitoreo remoto de cultivos, la robótica y automatización agrícola y el área de investigación y desarrollo en genética y biotecnología.

Dentro del monitoreo remoto de cultivos, una de las incursiones más recientes del AgTech es el análisis y procesamiento a partir de imágenes satelitales. Esta tecnología tiene el potencial de permitir monitorear sequías y predecir cosechas en tiempo real sobre grandes extensiones de área. 

Otro tema en pleno desarrollo dentro del monitoreo agrícola es cómo lograr un control eficaz de plagas, enfermedades y otros factores de riesgo para el Agro. La empresa FuturCrop implementa tecnologías para la detección automática de larvas y ha declarado que su iniciativa permite una reducción de un 30-50% en el uso de fitosanitarios en hortícolas y frutales.

Respecto a la robótica y automatización en la agricultura, existen distintos tipos de robots para cada etapa productiva, que van desde drones hasta brazos robóticos especializados en la cosecha de frutas y verduras.

En resumidas cuentas, la Inteligencia Artificial promete aumentar la productividad al  sector  agropecuario al permitir gestionar el negocio de manera más rentable. En periodos de déficit hídrico, como el que viene azotando a gran parte de latinoamérica durante los últimos años, resulta clave contar con tecnologías que permitan optimizar y aumentar la capacidad de respuesta de esta industria.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

IA en la transformación de la Industria de Energías Renovables

IAEnergíasRenovables

Como la Inteligencia Artificial transformará la Industria de Energías Renovables

Fuente: El Periódico de la Energía

La consultora DNV GL ha publicado su último documento “Hacer que las energías renovables sean más inteligentes: beneficios, riesgos y futuro de la inteligencia artificial en energía solar y eólica”, en el que pronostica un uso creciente de la Inteligencia Artificial (IA), para la que prevé un mercado de 3 billones de dólares para 2024, en toda la industria, en el que analiza su potencial actual y futuro para acelerar los procesos en múltiples áreas de desarrollo de la energía renovable.

El informe se centra en el sector downstream y señala que las plantas eólicas y solares ya se han beneficiado del desarrollo generalizado de tecnología de sensores y análisis de datos. “Esperamos la instalación de más sensores, el aumento de herramientas de aprendizaje automático más fáciles de usar y la expansión continua de capacidades de análisis, procesamiento y análisis de datos para crear nuevas eficiencias operativas”, afirma Lucy Craig, directora de Tecnología e Innovación en DNV GL.

El documento espera que la energía solar y eólica aprovechen más los beneficios de la inteligencia artificial en las áreas de inspección y resolución de problemas, donde “zánganos autónomos con IA en tiempo real admiten análisis” y “robots rastreros que pueden acercarse a la superficie de una estructura”. La transmisión ultrasónica, que puede usarse para penetrar estructuras y revelar fallas en materiales, traerá beneficios.

La planificación y la diligencia debida es otra área que DNV GL dice que puede beneficiarse del mayor uso de la IA: “la planificación y el análisis que hoy pueden requerir muchas horas humanas y miles de documentos pueden reducirse enormemente en el futuro e incluso mejorarse“.

DNV GL habla incluso de un futuro en el que la construcción de plantas eólicas y solares estará totalmente automatizada y llevada a cabo por ‘robots de conducción autónomos, que en el futuro pueden llegar a construir parques eólicos terrestres o solares terrestres enteros: partes de un aerogenerador o los paneles solares son transportados desde la fábrica por camiones autónomos, descargados por otro conjunto de robots, unidos a los cimientos que otros robots han excavado y llenado, y ensamblados por un conjunto final de robots y drones”.

A pesar de todo este potencial, DNV GL señala los riesgos de tales enfoques y el peligro de depender demasiado de la inteligencia artificial en lugar de los profundos conocimientos necesarios para gestionar dicho sistema. “Para la mayoría de los participantes en la industria de las energías renovables”, afirma el comunicado de prensa de DNV GL, “la construcción de sistemas de inteligencia artificial estables, progresivos y confiables requiere conjuntos de conocimientos y datos de muchos proyectos diferentes”.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

Inteligencia Artificial para el mundo de la Medicina

IAenlaMedicina

Inteligencia Artificial para el mundo de la Medicina

Fuente: CIDIF

Las áreas en donde se puede aplicar Inteligencia Artificial (IA) en la medicina son amplias, y van desde médicos asesores robóticos hasta sistemas de diagnóstico mediante el procesamiento de imágenes o Computer Vision.

Se dice que la Inteligencia Artificial Médica permite el desarrollo de las conocidas 4P de la medicina (Predicción, Prevención, Personalización y Participación) y por tanto, tiene la capacidad de otorgar una mayor autonomía a los pacientes.

Un campo en donde recientemente se ha comenzado en trabajar con IA es la Gastroenterología. Esta disciplina normalmente presenta una cierta dificultad y complejidad en el diagnóstico, por lo que se ve beneficiada con el uso de algoritmos de Deep Learning y Convoluciones de Redes Neuronales para detectar estructuras anómalas, como por ejemplo pólipos del colon o cáncer gástrico.

Otro ejemplo de aplicación de IA lo encontramos en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades poco comunes. La empresa farmacéutica Bayer se ha aliado con partners tecnológicos para determinar el diagnóstico de un individuo mediante datos de síntomas, causas, resultados de test e imágenes, y a su vez, crear nuevos medicamentos a través del uso de técnicas de Machine Learning.

Por último, el uso de la Inteligencia Artificial en la planificación y monitoreo de una intervención quirúrgica está creciendo. Los robots quirúrgicos pueden ser capaces de analizar una gran cantidad de data previa a la operación y guiar al cirujano durante la intervención para así favorecer la toma de decisiones que resulten en un menor tiempo de estadía del paciente.

Una de las grandes barreras para la adopción de IA en la medicina está en el miedo a la deshumanización. Esto se debe mayoritariamente a la carga administrativa que se impone a los médicos. Sin embargo, las tecnologías modernas tales como ACI y Natural Language Processing buscan resolver el tema de la carga administrativa y ayudar a los doctores a enfocarse exclusivamente en los pacientes.

A pesar de que existe un miedo latente de que la IA pueda reemplazar en algún futuro a los doctores, la opinión general es que lo mejor es considerarla como una herramienta con potencial de complementar la inteligencia del especialista. ¿Qué opinas?

Compartir:

Entradas Relacionadas:

SmartCities: El nacimiento de las Ciudades Inteligentes

AISmartCities

SmartCities: El nacimiento de las Ciudades Inteligentes

Fuente: CIDIF

Cada vez más la administración de las ciudades se está volcando hacia tecnologías especializadas para atacar problemáticas sociales, ecológicas y económicas. El incipiente concepto de SmartCity busca promover la inclusión de sensores y Big Data a través de lo que se conoce como Internet Of Things (IoT). La posibilidad de recopilar información en tiempo real provee de un mayor entendimiento de cómo las ciudades evolucionan, se adaptan y responden a diversas condiciones.

Las áreas en donde se puede aplicar el concepto de SmartCity son variadas. Entre ellas, se pueden nombrar el gobierno, la economía, el medioambiente, la movilidad, la infraestructura, la educación y la salud.

Una aplicación con bastante desarrollo dentro de las Smart Cities es la del procesamiento de imágenes (Computer Vision), la que tiene el fin de identificar millones de eventos simultáneos dentro de la esfera urbana, tales como personas, autos, trabajadores públicos, basura, accidentes, incendios y desastres naturales. Esto no solo permite monitorear en tiempo real la salud de las ciudades, sino que ayudar a la toma de decisiones de organismos para la administración pública.

Si bien la Inteligencia Artificial se ha usado extensivamente para atacar problemáticas de índole tecnológica, no se puede dejar de lado su potencialidad para aportar también en dimensiones humanas, como por ejemplo la Resiliencia, Seguridad y Sustentabilidad.

Con la aparición del Covid-2019 hemos podido observar como las llamadas Ciudades Inteligentes han sido capaces de combatir el avance de la pandemia. En China, se han desplegado una serie de medidas para el control de la expansión del virus que se basan en el uso de Inteligencia Artificial y Big Data. Las medidas van desde robots patrulla que detectan el uso de mascarillas en lugares públicos hasta termómetros infrarrojos instalados en zonas estratégicas que pueden medir la temperatura de diez personas a la vez. En Corea del Sur, uno de los países más aclamados por la gestión de la crisis, se estrenó un sistema de monitoreo online del coronavirus que vigila el comportamiento de pacientes contagiados mediante el uso de cámaras de vigilancia y registros de transacciones a partir de tarjetas de crédito.

El uso de información dentro de la esfera de SmartCities ha abierto un debate respecto a la privacidad y seguridad de los datos. La reciente aparición de tecnologías BlockChain busca garantizar la transparencia y seguridad de los procesos mediante el uso de una plataforma abierta y transversal. Por otro lado, también es necesario que los sistemas inteligentes trabajen mano o mano con leyes de protección de la privacidad y de los derechos humanos. ¿Qué opinas?.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

Inteligencia Artificial en la Industria de la Música

IAenlaMúsica

Inteligencia Artificial en la Industria de la Música

Fuente: CIDIF

Tal como sucede en otras industrias, en el campo de la música, la Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de automatizar servicios, descubrir patrones y extraer conocimiento a partir de una gran cantidad de datos.

Scott Cohen es uno de los líderes en la industria de la música quien vio el potencial en el uso de IA para promover el crecimiento de esta industria. Según él, al día se suben más de 20.000 nuevas pistas de música a Spotify y la Inteligencia Artificial serviría para realizar recomendaciones personalizadas. Las playlists de música generadas con IA no solo se basan en lo que hayas escuchado en el pasado, sino en lo que la máquina considera como “buena música”. 

Ahora, la Inteligencia Artificial no solo puede llegar a hacer recomendaciones personalizadas, sino que puede aportar directamente a la creación de nueva música. Alan Turing, el conocido científico británico del área de la programación, fue el primero en grabar música generada por computador. A través de Machine Learning, un algoritmo crea patrones de música considerados “agradables” al ser humano o que imitan un determinado género.

En la actualidad, muchos están siguiendo el legado de Turing. El software AIVA es capaz de generar piezas de música de acuerdo al sentimiento que desea evocar en el oyente.

Santiago Velarde, un compositor peruano de 29 años, destaca en Amper Music,  reconocida mundialmente por permitir a usuarios crear música de manera sencilla gracias al uso de Inteligencia Artificial. Esta plataforma permite componer música en tan solo unos minutos y de manera profesional.

A pesar de que un tiempo lo vimos lejano, el día de hoy ya podemos encontrar Inteligencia Artificial en la composición de la música, las presentaciones en vivo y en el procesamiento digital del sonido. Esto nos abre un debate moral y filosófico respecto a si un computador podrá alguna vez reemplazar y mejorar el trabajo de un humano. ¿Qué opinas?.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

Índice de transformación digital en Chile

AIEngineer

Índice de transformación digital en Chile: ¿Qué tan bien estamos?

Fuente: CORFO

Según un estudio liderado por CORFO, Chile obtuvo 43 puntos en una escala de 0 a 100, conocida como el Índice de Transformación Digital, pasando de “Principiante a Intermedio Digital”. El estudio consideró 8 sectores ocho sectores (comercio, industria agroalimentaria, industria productiva, construcción, comunicaciones, servicios, salud, administración pública y servicios básicos) y un total de 465 empresas.

El estudio concluyó que “los sectores Comunicaciones, Salud y Servicios lideran la Transformación Digital, mientras que los en las posiciones de retaguardia se encuentra la Administración Pública y la Construcción, siendo este último el que registra el  menor nivel de madurez”.

Los componentes que consideraba el estudio son:

  • Liderazgo hacia lo digital
  • Visión y estrategia de digitalización
  • Digitalización de procesos y toma decisiones 
  • Formas de trabajo, personas y cultura digital 
  • Tecnología, manejo de datos y herramientas digitales

La dimensión Formas de trabajo, personas y cultura es la que presenta mayor nivel de evolución, lo cual indica que la cultura permite una transformación hasta un nivel de Intermedio Digital, de ahí en adelante la cultura puede ser un freno a la transformación si no evoluciona a la par de las otras dimensiones.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

La nueva revolución de la IA en el Marketing Digital

AIDigitalMarketing

La nueva revolución de la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital

Una de las áreas más desarrolladas dentro del Marketing Inteligente es el análisis de BigData a partir de algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning). Haciendo uso del inmenso repositorio de datos en la nube, es posible segmentar y caracterizar a los usuarios para hacer recomendaciones personalizadas en el lugar y tiempo indicado.

Otra área de aplicación de IA en el Marketing es el testeo de publicidad, con el propósito de medir el nivel de impacto o efectividad que esta tiene en el usuario. Una tecnología ampliamente utilizada acá es el Marketing Biométrico, el cual básicamente consiste en el monitoreo de las señales del cuerpo humano ante un determinado estímulo. Por ejemplo, es posible seguir el trayecto del ojo humano e identificar el tiempo de residencia en una imagen en particular. 

El Servicio al Cliente y la Retención es otra área en donde la Inteligencia Artificial jugará un rol importante en un futuro no muy lejano. Ya hay empresas que se encuentran implementando bots con Inteligencia Artificial con el fin de establecer comunicación directa con el usuario y ofrecerle opciones personalizadas. Los empleados digitales permitirán en el futuro que las personas se puedan enfocar en lo que verdaderamente importa, como establecer lazos fuertes y duraderos con los clientes.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

Astronomía y Ciencia de Datos: una relación elemental

Astronomía y Ciencia de Datos: una relación elemental

Astronomía y Ciencia de Datos: una relación elemental (y con mucho potencial para la economía local).

Fuente: Forcast

¿Recuerdan a Katie Bouman? En caso que no, les contamos que ella fue la científica que a principio de 2019 hizo viral una fotografía en redes sociales que se tomó junto a una pila de discos duros, que en total sumaron más de 5.000.000 gigabytes, indispensables para contener el total de datos que permitieron la creación de la histórica primera fotografía de un agujero negro.

Ese hito, que cautivó a la prensa de todo el mundo, fue tan solo una parte del inmenso despliegue producto de la coordinación de ocho telescopios localizados en ciudades de todo el globo; además, produjo grandes volúmenes de datos que debieron ser procesados a través de un algoritmo especial.

Es así cómo lidiar con una gran cantidad información es una tarea que para los astrónomos es natural ya que la “la astronomía es una ciencia basada en datos”, así lo manifiesta Mauricio Araya, Doctor en Informática y Académico de la Universidad Federico Santa María, quien a su vez señala que ese análisis no se puede hacer de manera separada.

“Los datos deben ser trabajados de manera conjunta. Parte de esa responsabilidad se le entrega al computador y justamente es allí en donde entra el concepto de ciencia de datos, ya que se desarrollan diversos sistemas para automatizar la obtención de resultados”, concluye.

 Datos astronómicos como herramienta para aportar al desarrollo

 Producto de su geografía y gran diversidad de biomas, en Chile se localizan una serie de laboratorios naturales que, según el libro «Laboratorios Naturales para Chile: Ciencia e Innovación con Ventaja» de Clapes UC, son espacios estratégicos que poseen una serie de características y condiciones que permiten atraer la atención de la ciencia mundial para hacer investigación.

Cuando los laboratorios naturales se sitúan en países emergentes otorgan ventajas comparativas que no son replicables a otros lugares o contextos dada su naturaleza. Permiten estudiar, por ejemplo, fenómenos geofísicos en el ámbito de la vulcanología, los desastres naturales o la investigación de especies locales colaborando con la bioquímica.

Para el caso de Chile, es común escuchar acerca de las características únicas a nivel planetario de los cielos de la zona norte, los que han logrado atraer a grandes consorcios astronómicos y a varias de la principales universidades del mundo como el Observatorio las Campanas, operado por el Instituto Carnegie de Estados Unidos, o el Observatorio de la Universidad de Tokio en la ciudad de Atacama (TAO).

[Recomendamos la columna Astronomía y Data Science en Chile… La mezcla perfecta]

 En palabras de Felipe Larraín, actual ministro de Hacienda, con las ventajas comparativas de los cielos del norte de Chile “se realizaron inversiones en infraestructura para la investigación antes impensadas en el país (unos US$ 5 mil millones al 2020)”

 “en contacto con la frontera del conocimiento”

¿Por qué es relevante continuar desarrollando este sector? El Doctor Mauricio Araya indica que si bien esta es una área muy pequeña, desde una perspectiva económica, “acá en Chile tenemos la mejor astronomía del mundo en términos de observatorios, infraestructura y la cantidad de publicaciones que se hacen”.

Si comparamos a la astronomía con la minería, el sector más desarrollado y el que atrae más dividendos para Chile, Araya sostiene que aun así esta última no es la más avanzada frente a la minería de otros países. Sin embargo, Chile cuenta con un alto nivel en ingeniería, instrumentos y ciencia astronómica.

“A través de la astronomía nos encontramos de manera permanente en contacto con la frontera del conocimiento, una ventana al futuro para saber cuáles serán los problemas que se avecinan”, concluye.

Todos estos elementos nos ayudan a componer un gran puzzle que nos muestra la importancia de esta área del conocimiento. Pero, pareciera faltar una pieza, esa que nos permita entender cuán valiosa es la astronomía pensando los otros sectores de la economía local. Más precisamente, ¿cuál será el destino de todo el conocimiento adquirido en manejo de datos en astronomía pensando las otras necesidades del país?

Utilizando el universo para resolver problemas en la Tierra.

Demian Arancibia es Ingeniero Civil Industrial y Máster en Systems Engineering de la Cornell University, Estados Unidos. Su vasta experiencia en el campo de la astronomía nacional e internacional lo llevó a liderar la Iniciativa Astroinformática del Ministerio de Economía creada en 2013.

El programa, a través de diversas etapas y con el apoyo de iniciativa precedentes, ayudó en la determinación de una serie oportunidades para el Estado chileno desde una dimensión económica. El equipo fue integrado voluntariamente por destacados expertos provenientes de universidades nacionales e internacional; entre ellos, Massimo Tarenghi (físico y astrónomo italiano), María Teresa Ruiz (Premio Nacional de Ciencias Exactas), Juan Rada (economista), quienes consideraron capacidades locales, el desarrollo de un mercado, entre otros factores, a partir de una consulta realizada a más de 400 expertos.

Astronomía Icon1

Gracias a la infraestructura es posible producir una gran cantidad de información de alta calidad. Lo que Arancibia define como “adquisición de datos”.

Astronomía Icon2

Esos datos son un gran valor puesto que son conocimiento sobre el universo.

Astronomía Icon4

Existe un alto nivel de sotisficación para distribuir datos y el contenido que se genera para hacerlo accesible.

Astronomía Icon3

Esto permite nuevas oportunidades en el campo de la exploración y visualización de datos. 

Arancibia indica que estas oportunidades (ver cuadro) se enlazan con las necesidades existentes en otras industrias como en el caso de los bancos, la minería, o aquellas empresas que requieran potenciar sus áreas de marketing. Todas, al igual que en la astronomía, deben procesar grandes volúmenes de información que deben ser analizados y visualizados.

Lo anterior también es compartido por el Doctor Mauricio Araya. Cuenta que los astrónomos estiman que el universo observable tiene más de 100 billones de galaxias por lo que se necesitarán sistemas inteligente cada vez más sofisticados para enfrentar el procesamiento de toda esa información. Esta capacidad puede perfectamente ser útil en otros ámbitos como los ya mencionados. A modo de anécdota, Araya cuenta que muchos profesionales de excelente nivel, luego de pasar por centros astronómicos de gran relevancia, llegan a trabajar a empresas famosas como Spotify, Amazon, entre otras.

 Gestión de datos para la economía del futuro.

 Desde 2017, el Ministerio de Economía a través de su área «Economía del Futuro» y con el apoyo preliminar del Observatorio Europeo Austral (ESO), ALMA y Amazon Web Services, ha impulsado la creación de la Fundación Observatorio de Datos o Data Observatory, que en palabras de los ministros Andrés Couve y José Ramón Valente tendrá como misión “recibir, procesar y almacenar los conjuntos de datos generados en el país, y que, por su volumen, naturaleza y complejidad, requieren una curaduría, exploración, visualización y análisis que facilite su disponibilidad para el desarrollo del conocimiento, tecnología e innovación, y sus aplicaciones para la economía y la sociedad”. [ver columna]

Esta oportunidad para Arancibia ayudará a avanzar hacia una nueva etapa que permita emprender proyectos e iniciativas concretas: formación de talentos, generación de tecnologías, resolver problemas.

“Una empresa en colaboración con esta iniciativa y que genere efectivamente soluciones, que aborde los problemas de la astronomía, tiene un activo que le permite sentarse a la mesa para hacer proyectos a escala mundial. Por ejemplo, una empresa que actualmente trabaja con la compañía Latam en su área de marketing en Chile podría colaborar con el Data Observatory para escalar sus soluciones y poder llegar a trabajar con American Airline, Emirates; es decir, trabajar con una aerolínea que tenga una mayor magnitud de clientes”, concluye.

Lo anterior, además impacta en las oportunidades laborales de los profesionales que se han especializado en el campo de los datos. Hoy, muchos de ellos trabajan en la academia, observatorios o iniciativas públicas, pero están surgiendo de manera creciente empresas tecnológicas locales que están despertando el interés de diversas industrias para resolver problemas utilizando lo más avanzado en tecnologías de la información, y con el apoyo de talentos capaces de hacer frente a esas necesidades.

Cristián Irribarra es astrónomo de la Universidad Católica de Chile y actualmente se desempeña como data scientist en Forcast, empresa especializada en generar soluciones basadas en ciencia de datos, inteligencia artificial, machine learning, entre otras tecnologías.

La misión de Cristián al interior de Forcast es recibir cualquier tipo de dato numérico de las empresas y a partir de ello crear un modelo estadístico con herramientas computacionales que permitan interpretar el comportamiento de esos números para inferir su futuro y qué cosas se pueden obtener.

“Si a ti te pasan el historial de ventas de una tienda, en principio podrías saber cuánto vendes a diario, la cantidad de ganancia que tendrás a fines de mes; sin embargo, si te inmiscuyas más adentro de los datos y utilizas sistemas especiales puedes optimizar la oferta de productos, saber qué precios subir o bajar, cómo responden las personas a los cambios de precios, cuánto te va a cambiar el consumo de un objeto en específico en futuro”, cuenta Cristián.

Para llevar a cabo este trabajo, el experto señala que es indispensable una base de datos, “eso es casi un axioma del data scientist y la inteligencia artificial. Entre más datos tu tengas de algo, mejor se va a desempeñar el modelo que utilizas; además, le asignarás mayor versatilidad”.

“Hace muy poco estábamos haciendo un prototipo para detectar con cámaras anomalías en postes de luz en las calles; es decir, si están chuecos, dañados u otros. Una de las cosas que más me llamó la atención es que utilizamos un sistema que estaba pre hecho pero para interpretar otras imágenes. Este no sabía lo que era un poste, pero con no más de mil imágenes de postes tomadas con mi celular, en unos 30 minutos el sistema lograba reconocerlos”.

Cristián indica que con ese ejemplo se demuestra el alcance que tiene una correcta interpretación de datos ya que los sistemas cada vez son más poderosos, “el cuento es saber aprovecharlo y utilizarlo para diversas industrias. Si pensamos solo en modelos de detección, hay un sinnúmero de aplicaciones posibles que todavía no las hemos probado”.

Ahora bien, en algunos casos las empresas cuentan con sistemas efectivos de recopilación de información, lo que hace la tarea más fácil y rápida; en otros casos, existen problemas en el registro de los datos. Para estos últimos, Cristian indica que es tarea de Forcast saber cómo lidiar con esos vacíos e inconsistencias por parte de los clientes.

“Muchas veces el registro es llenado a mano, o partieron hace poco haciéndolo y no tienen una estructura correcta, pero independientemente de eso nosotros la utilizamos igual. Esté sucia o no igual llegamos al producto final, esta es una parte esencial de lo que hace Forcast”, concluye.

El gran aporte de la astronomía a la resolución de problemas nos muestra el enorme potencial de esta área del conocimiento al país. Chile concentrará el 70% de las observaciones astronómicas al 2024, por lo que se requiere una estrategia y el apoyo de diversos sectores productivos para sacarle provecho.

Compartir:

Entradas Relacionadas:

Astronomía y Data Science en Chile… La mezcla perfecta.

Astronomía y Data Science

Astronomía y Data Science en Chile… La mezcla perfecta.

Por Cristían Irribarra

Pocas cosas son más aludidas en el ámbito de la ciencia y tecnología en los noticiarios y programas culturales de hoy en Chile que la Astronomía y la Inteligencia Artificial (IA). Curiosamente, pocas veces oímos de cómo ambas disciplinas se han potenciado simbióticamente una a la otra, empujando los bordes del paradigma computacional a una velocidad vertiginosa. La vanguardia en almacenamiento de datos y poder de computación se actualiza con cada nuevo supertelescopio a inaugurar.

Descargar o preprocesar un modesto set de datos astronómicos en un laptop convencional puede tardar horas e incluso días, una alternativa se hace imperativa con el EELT y LSST a la vuelta de la esquina, prometiendo cientos o tal vez miles de Terabytes de datos por semana. Asimismo, la capacidad de computación necesaria para una investigación expedita es abismantemente superior a la que se puede aspirar con un computador personal. El manejo de estas enormes bases de datos es hoy labor de Data Centers alrededor de todo el mundo, dando paso al nacimiento de la “Astro-informática”, a nivel nacional, el primer centro dedicado a esto es ChiVO(Chilean Virtual Observatory).

La vanguardia en almacenamiento de datos y poder de computación se actualiza con cada nuevo supertelescopio a inaugurar.

ChiVO, no solo es un almacén con cerca de un Petabyte (eso es un millón de Gigabytes) de capacidad de almacenamiento, sino que también cuenta con servicios y software orientados a facilitar el procesamiento de datos: bibliotecas de algoritmos para procesamiento on-line, simuladores de datos para desarrollo de modelos de IA, interfaces y manipuladores de imágenes astronómicas son algunos de ellos. 

“La ciencia de los datos crece y en Chile la astronomía es, a todas luces, uno de sus principales impulsores. “

Sin duda será interesante ver cómo la convergencia entre cada vez mejores telescopios, instrumentos astronómicos más poderosos y más avanzadas herramientas para el procesamiento de datos provocará descubrimientos sin precedentes tanto en ciencia básica como en computación aplicada, y con Chile como sede. La IA será el principal impulsor y el área más beneficiada con esto.  ¡Que emocionante es pensar en qué clase de tareas lograrán dominar los algoritmos del futuro cercano con tantos datos a su disposición!. 

Compartir:

Entradas Relacionadas:

El poder de la predicción en la Industria

Entrada blog

El poder de la predicción en la Industria

Por Adolfo Navarro Mena

Preguntas a resolver:

  • ¿En qué consisten los algoritmos predictivos?
  • ¿Qué es posible predecir a través de ellos?
  • ¿Cómo eso impacta en el buen funcionamiento de la industria?
  • ¿Qué tecnologías ha desarrollado Forcast en esta área? 

Introducción

¿Cuál hubiese sido el destino de Rose y Jack si el equipo técnico del Titanic hubiese contado con un sistema moderno para predecir la aparición de icebergs? No lo sabremos nunca, pero de lo que sí estamos seguros es que con una mejor capacidad de predicción el capitán podría haber tomado una decisión más rápida y asertiva, favoreciendo de mejor forma a los protagonistas. 

El ejemplo anterior nos hace reflexionar en torno a la manera en que nuestras decisiones impactan; pero, ¿cómo sería si tuviésemos más herramientas para saber cómo será el futuro? Probablemente, hace siglos atrás la predicción era algo asociado al ocultismo o al esoterismo, pero con el paso del tiempo la predicción se ha vuelto algo más común y accesible de lo que muchos creen. Y por común, no nos referimos el Pulpo Paul, que “supuestamente” tenía la capacidad de adivinar el resultado de los partidos del fútbol durante el mundial de fútbol en 2010, es algo más complejo y tiene relación con las nuevas capacidades tecnológicas de la 4ta revolución industrial.

¿Qué es el Procesamiento de Datos?

La minería de datos, también llamada descubrimiento de conocimientos en bases de datos, en informática, es el proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. El campo combina herramientas de estadística e inteligencia artificial (como redes neuronales y aprendizaje automático) congestión de bases de datos para analizar grandes colecciones digitales, conocidad como conjunto de datos.

Fuente: Enciclopedia Británica, 2020. 

Los datos determinan nuestras decisiones

“Sabemos que los datos son el nuevo petróleo”, indica Fernando Castillo, gerente de operaciones de Forcast; sin embargo, no toda la información producida por una empresa está en buenas condiciones para ser utilizada o entregar resultados positivos señala el experto; pero, gracias a las nuevas capacidad que poseen los diversos algoritmos provenientes de la ingeniería informática, hoy se pueden llevar a cabo procesos industriales con un mayor número de ventajas ante las adversidades de la producción a gran escala.

¿A través de qué tecnologías los anterior es posible?

Las maquinarias utilizadas para la minería, la agricultura, u otras industrias produce enormes volúmenes de información llena de relaciones que se multiplican y extienden en diversas direcciones. Algo que, según Fernando Castillo, es difícil de ser analizado por el ser humano puesto que tomaría demasiado tiempo y, en la mayoría de los casos, sería imposible de llevar a cabo. Sin embargo, hoy contamos con diversos sistemas computacionales que son altamente capaces de utilizar toda esa información producida y dar nuevas respuestas a los operadores para tomar decisiones inteligentes en beneficio de una empresa. Es lo que se conoce como redes neuronales, las que incluso tienen memoria. 

Fernando Castillo (COO Forcast.)

“Hay técnicas que se pueden concentrar en predecir anomalías, otras en hacer clasificaciones más complejas que muestran directamente los errores de la producción. Por ejemplo, si un motor se caliente mucho en determinados ciclos, es posible anteponerse a una falla que provoque la detención de la producción”, señala Fernando Castillo. 

Lo anterior es posible ya que se trabaja con algoritmos y series de tiempo que permiten evaluar el comportamiento pasado y presente de la máquina para saber durante la producción con qué problemas eventualmente la empresa va a lidiar.

“Cada vez nacen nuevas y mejores arquitecturas de aprendizaje y con eso vamos modelando de manera más precisa”, señala Fernando Castillo.

En cuanto a sus aplicaciones, el COO de Forcast indica que su alcance es muy amplio, “todas las industrias que tengan maquinaria se pueden beneficiar de los algoritmos predictivos”. Es el caso de los pernos utilizados en la estructura de los molinos SAG para la minería. Forcast desarrolló y aplicó un sistema capaz de predecir fallar en estas piezas metálicas a partir de su historial de comportamiento, ¿qué significa esto? 

Fernando Castillo cuenta que si los pernos de esta maquinaria minera fallan, esto puede significar que un molino no opere durante dos días completos. Con un sistemas predictivos, se puede saber cuándo será el mejor momento para hacer una mantención y la detención del funcionamiento del molino se reduce a, por ejemplo, dos horas. De esta manera, la empresa se ahorra millones de pesos en pérdida. 

Por otro lado, también se logra una mayor optimización de recursos. Es el caso de la energía solar que van disminuyendo la calidad de su producción energética a raíz del debilitamiento de los paneles. Con los algoritmos predictivos no solo es posible predecir fallas sino que se pueden tomar decisiones estratégicas. Por ejemplo, aplazar el arreglo de un panel si todavía no influye de manera determinante en la producción y ahorrarse una mantención de emergencia que son mucho más caras que las programadas. 

Dando el salto hacia la transformación digital en la industria

Para Fernando, todas estas oportunidades se sitúan en el campo de la transformación digital que está experimentando el mundo. Las posibilidades son infinitas y, según sus mismas palabras, es fundamental que todos exploran de qué manera las empresas se pueden beneficiar haciendo uso de estas tecnologías y mejorar la capacidad de tomar decisiones inteligentes y acertadas. 

Compartir:

Entradas Relacionadas: