La Inteligencia Artificial (IA) está avanzando mucho en su adopción independientemente del sector, ayudando a las empresas a mejorar su ejecución y su oferta. Entonces, ¿qué puede aportar la IA en lo que respecta a la inspección estructural y cómo es que de repente vemos estos términos juntos?
Definir el nuevo campo de juego de la IA
Entender los términos que empleamos es crucial. Así que vamos a alejarnos un poco y asegurarnos de que estamos en la misma página. ¿Qué entendemos por IA? ¿Qué no queremos decir? ¿Y qué podemos esperar de los procesos y productos que emplean la IA, especialmente en el campo de las inspecciones estructurales?
Lo primero es lo primero. La IA y el aprendizaje automático (ML) no son lo mismo. Cuando empleamos el término IA, nos referimos a la capacidad de una máquina para simular la capacidad de pensamiento y los comportamientos humanos. El ML, en cambio, es un subconjunto de la IA, que empezó a evolucionar más tarde El ML se refiere al entrenamiento de datos a lo largo del tiempo para mejorar el reconocimiento de patrones por parte de máquinas u ordenadores. El ML permite procesar grandes volúmenes de datos que permiten que los procesos basados en el ML aprendan de los datos y mejoren los procesos de forma autónoma a lo largo del tiempo, a la vez que realizan predicciones basadas en datos históricos. Así, mientras que la IA se emplearía para crear un sistema inteligente que resuelva problemas complejos, los procesos basados en el ML ayudan a las máquinas a aprender de los datos para mejorar la precisión de los resultados.
Por último, el aprendizaje profundo (DL) es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas (profundas porque la arquitectura de la red neuronal está compuesta por múltiples capas). Esto permite detectar y aprender patrones en conjuntos de datos muy grandes para realizar tareas avanzadas como la asistencia por voz, la conducción de vehículos no tripulados o la identificación correcta de objetos dentro de las imágenes. La complejidad de las redes neuronales permite que los modelos DL sean capaces de resolver tareas más complejas, que los modelos ML no resuelven.
¿Cómo afecta la IA a las industrias de todo el mundo?
La IA ya se ha introducido en innumerables sectores. Desde la logística y el comercio electrónico hasta la asistencia sanitaria, la robótica y los vehículos autónomos, la IA ya está profundamente integrada en nuestra vida cotidiana. La IA aumenta la eficiencia y la precisión automatizando procesos, completando un mayor número de tareas en el mismo periodo de tiempo que los humanos, y gracias a la disponibilidad 24/7.
Las soluciones basadas en la IA están ayudando a las empresas a ahorrar costes y aumentar la rentabilidad. Los nuevos comportamientos de los consumidores exigen velocidades y procesos que no podrían afrontar sin la IA. Al mismo tiempo, la IA tiene la capacidad de introducir estabilidad en los sistemas y procesos mediante la mejora de las previsiones y las recomendaciones.
El potencial de ahorro de costes es enorme, como muestra esta visión general de las disminuciones de costes derivadas de la adopción de la IA en organizaciones de todo el mundo, a partir del año fiscal 2019, en diversas funciones empresariales.
Por un lado, las expectativas son altas ante la idea de emplear el tipo de procesamiento y automatización de siguiente nivel que promete la IA. Por otro lado, parece que incluso las rosas artificiales tienen sus espinas y la amenaza de que la inteligencia artificial sustituya al trabajo humano – o que empiece a superar el pensamiento humano creativo – está muy extendida. Este pensamiento tiende a ser algo infundado – o al menos indiferenciado – especialmente cuando se trata de inspecciones estructurales. Para mitigar estas preocupaciones, no se puede exagerar el papel que desempeña la confianza en el despliegue de la IA. Resolver algunos de estos problemas fomentando la confianza en la IA es indispensable.
Para obtener más información sobre la IA y la fiabilidad, puede consultar la entrada de nuestro blog al respecto aquí.
¿Cuál es la ventaja de emplear la IA en las inspecciones estructurales?
Aprendizaje rápido y preciso
Imagínese que usted, como ingeniero de estructuras, pudiera recibir una sugerencia de una selección relevante de daños de una estructura determinada. Una tarea como ésta se puede realizar fácilmente – y con precisión – con el uso de la IA. Al trabajar con miles de imágenes, se puede entrenar una red neuronal para que evalúe y priorice las características para entender los defectos críticos y no críticos de las estructuras. Los diferentes tipos de daños pueden detectarse mediante métodos basados en píxeles para crear la forma correcta.
Evaluación rápida y precisa
Sólo poder captar la forma de un determinado tipo de daño no bastaría para mejorar significativamente la eficacia del flujo de trabajo en las inspecciones estructurales. La IA tendrá que ir un paso más allá e identificar todos los daños relevantes ofreciendo la posibilidad de centrarse en los que se consideren críticos. En otras palabras, la IA puede evaluar y categorizar una amplia selección de datos y ofrecer una sugerencia de lo que más importa basándose en criterios preseleccionados. Además, la tecnología de inspección digital tiene la capacidad de revelar defectos apenas visibles a simple vista.
Asistencia rápida y precisa
Esto no quiere decir que la IA esté aquí para sustituir el trabajo realizado por los humanos. La mejor manera de emplear la IA es al servicio de los seres humanos: y las empresas que gestionan. La IA puede ayudar a realizar muchas de las tareas impopulares que forman parte necesaria del trabajo de la ingeniería estructural. Como ingeniero estructural, podrá aprovechar las capacidades alimentadas por la IA que harán que el resultado de su trabajo sea más detallado y de mayor calidad.
Por supuesto, la IA no lanzará una toma de posesión completa de su proyecto de ingeniería estructural. En su lugar, piense en la IA como el compañero perfecto que le proporcionará todos los insumos que necesita para poder emplear su experiencia y conocimientos que no le quitarán nada de la propiedad de su trabajo. Al igual que la propia IA, el resultado del trabajo humano también requiere una sólida calidad de datos como entrada. La IA ayuda a proporcionar una calidad de datos sólida para garantizar que el trabajo que se realiza sea lo mejor posible.
Así, aunque puede añadir la detección automática de daños a los flujos de trabajo de sus proyectos de inspección estructural, está claro que su trabajo nunca se reducirá a eso. Poner la IA a trabajar de forma que añada el máximo valor seguirá dependiendo de usted, nuestro compañero humano.
¿Tiene curiosidad por ver cómo es la inspección asistida por la IA en acción?
