Machine Learning es una de las tecnologías emergentes y una de las palabras más usadas en la industria a la hora de automatizar procesos. A pesar de la amplia información que existe en la red acerca de esta, todavía hay muchas dudas sobre la aplicación real de esta tecnología. Por otro lado, el Deep Learning, una rama del Machine Learning, que es capaz de aprender de forma automática sin necesidad de un supervisor humano, surgió en 1978, la aplicación y popularidad de esta tecnología en la academia e industria se dio aproximadamente en el 2012, y ha surgido gracias al avance de las tecnologías en las unidades de GPU y TPU. La diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning es que el último es capaz de aprender de forma automática sin necesidad de un supervisor experto que intervenga en el proceso. El Deep Learning es capaz de analizar millones de datos no estructurados con alta velocidad y fiabilidad, presentando grandes ventajas en la industria.
El Deep Learning es un recurso útil en casi toda la cadena de suministro. Por tanto, la aplicación de estas herramientas es esencial en la Industria. Los principales beneficios que obtienen las empresas que lo implementan son:
- La planificación de alto nivel es una de las características más valiosas del Deep Learning y su poder predictivo. Gracias a estas soluciones, las empresas tendrán una visión más clara de lo que está por venir y podrán actuar en consecuencia.
- Predecir los picos y valles de la demanda, el cual permite a las industrias comprender qué tan preparadas están para tales situaciones.
- Las empresas obtendrán un conocimiento detallado de las preferencias de sus clientes para poder ofrecer productos con características que realmente se adapten a ellos. Haciendo una amplia investigación sobre la información sobre sus gustos y comportamiento.
- Facilitan la automatización de procesos, lo que también facilita que los recursos humanos se utilicen para realizar tareas de creación de valor en lugar de centrarse en operaciones repetitivas.
- Mejoran el funcionamiento de los equipos, ya que pueden predecir futuras fallas y así evitar paradas no planificadas en la producción. Se producirán productos de mayor calidad y los clientes estarán más satisfechos con menos desperdicios y devoluciones.
- Ahorre costos de logística.
Son muchas las aplicaciones del Deep Learning en la industria. Mencionaremos unos cuantos ejemplos de aplicaciones.
El sector automotriz es un claro ejemplo del uso del Deep Learning. Algunas de las aplicaciones son:
- Detectar fatiga del conductor con el objetivo de evitar accidentes, y posibles problemas viales o peligros en la carretera.
- Identificar la voz del conductor, de tal manera que pueda generar ordenes sobre el automóvil sin necesidad de quitar la vista de la carretera.
- Mejorar la seguridad en el volante con muchos datos vinculados a la conducción que el sistema analiza de forma instantánea.
- Todo lo relacionado con la conducción autónoma, aunque no ha salido al mercado en este momento se está trabajando en la conducción autónoma con técnicas de Deep Learning.
El sector financiero es otro sector empresarial que se ha visto beneficiado por el auge del Deep Learning. Aunque el sector financiero por sus características ha sido muy conservador en este tipo de tecnologías, en la actualidad se han implementado estrategias de Deep Learning como:
- Autoatención segura de las Apps móviles, para aumentar la seguridad de los datos del cliente que entren a su cuenta personal a través de la app móvil.
- Sistema de análisis automático para conceder créditos: El Deep Learning por sus características de analizar datos no estructurados a gran velocidad puede clarificar la concesión de un crédito de riesgo al momento.
El sector agrícola también adoptó las tecnologías del Deep Learning con el surgimiento de la agricultura de precisión y la oportunidad de automatizar procesos agrícolas, algunas de las aplicaciones son:
- Analizar y monitorizar los datos de todas las plantaciones y cultivos de la planta, así como de su crecimiento.
- Con los datos recogidos, puede analizar el estado de salud en el que se encuentran las plantaciones y prevenir plagas endémicas que puedan acabar con la cosecha.
- Controla la cantidad de agua o de fertilizante que la tierra necesita para asegurar que las plantaciones crezcan a un ritmo adecuado.
El sector energético aplica el Deep Learning en la gestión energética relacionado con:
- Mejoras en la gestión y optimización de la red.
- Optimización del precio
- Predicción de crecimiento por zonas.
- Detección de picos de consumo y demanda
- Comportamiento de ciertos clientes o ciudades.
Por: Mario Alejandro Bravo Ortiz