3L: Machine Learning, Deep Learning y Active Learning
Más allá de trabajar con las herramientas existentes en el estado del arte (tensorflow, keras, Caffe, sk-learn, etc.) y los diferentes lenguajes de programación, en LORTEK diseñamos algoritmos ajustados a la problemática industrial. En la explosión de datos en la actual I4.0, abordamos la problemática de tratar con diferentes orígenes y tipo de datos, su trazabilidad y la detección de datos falsos. Creamos algoritmos ad-hoc, para la generación de modelos de predicción con una máxima precisión y calidad.
Un aspecto que nos preocupa es la obsolescencia del conocimiento, por ello nuestros métodos los acompañamos con técnicas de self-learning que garantizan un máximo rendimiento tanto en la instalación industrial como en la tolerancia posterior a cambios de contexto (cambios de producto, parámetros o componentes).
Estos métodos los aplicamos a: mantenimiento predictivo, optimización de producto, optimización energética y predicción de fallos.
Visión por Computador
El procesamiento de imágenes digitales es un caso particular donde aplicar métodos de Machine Learning, con la ventaja de que las imágenes son conjunto de datos ordenados. En este contexto, aplicamos técnicas ajustadas a la problemática de la visión, como es el análisis de reflectancia, calibración cromática, y sistemas automáticos de corrección frente a cambios de iluminación.
Respecto a los métodos computacionales, seguimos trabajando con métodos clásicos como son SVM, RF, ANN, Bayes, etc. Pero hablando de algoritmos de visión también trabajamos con los últimos avances Deep Learning (CNN, RNN, GAN, etc.).
Son muchos los casos en los que los sistemas de visión, los acompañamos de arquitecturas sofware Active Learning. Esto significa, que el trabajador experto sigue siendo clave en el control de calidad. La industria actual exige la fabricación de series cada vez más cortas con una variedad cada vez más alta de productos. Es el trabajador experto, quien con interfaces humano/IA dirige este proceso de adaptación de los algoritmos a nuevos contextos de fabricación.
Estos métodos los aplicamos fundamente a sistemas de control de calidad. Dado un producto lo observamos con cámaras y de ahí concluimos si la pieza es buena o no.
Control Inteligente
Los sistemas de control inteligente utilizan una serie de técnicas de la inteligencia artificial para el control de procesos complejos. Procesos cuyos modelos son muy complejos, no lineales, entornos de incertidumbre o con criterios y objetivos de control cambiantes con el tiempo. El control inteligente permite resolver problemas de control inabordables por los métodos clásicos.Las cuatro técnicas básicas que fundamentalmente componen el Control Inteligente son Control Experto, Control Borroso, Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos. En LORTEK trabajamos en la implementación de estas técnicas en procesos industriales complejos con el objetivo específico de la mejora de calidad.
