sala turbinas

Recientemente los medios de comunicación han informado sobre la opinión apocalíptica de Stephen Hawking, Elon Musk y Bill Gates referente a una posible futura inteligencia artificial que podría llegar a sojuzgar a la Humanidad. Hasta que llegue ese día, y suponiendo que llegue, la tecnología nos ofrece una serie de métodos que remedan algunas capacidades intelectuales humanas y que pueden ser de gran utilidad en la práctica industrial.

Una de ellas es la posibilidad de que una computadora pueda llegar a darse cuenta, por sí misma y sin conocimiento previo, de las diferentes situaciones o estados que pueden darse en un determinado proceso productivo. Imaginemos una computadora a la que de manera regular le llegan los valores medidos por una serie de sensores colocados en un proceso productivo. Gracias a técnicas de aprendizaje no supervisado, la computadora se dará cuenta de que los datos que le llegan se pueden agrupar en, por ejemplo, tres categorías y además podrá informarnos de cómo se caracteriza cada uno de esos tres grupos. Lo que la computadora no podrá hacer será dar nombre a cada destacados 2uno de esos tres grupos, a no ser que le ayudemos de alguna manera. Esto es lo que haría una persona que analizara el resultado y se diera cuenta de que esos tres grupos son, por seguir con el ejemplo hipotético, los estados de arranque, marcha y parada. Pero aun con esta limitación, es posible utilizar el aprendizaje no supervisado para detectar averías sin haber registrado nunca ningún caso de ninguna de ellas. A continuación se expone una aplicación desarrollada por CARTIF del aprendizaje no supervisado: la detección de averías sin conocimiento previo de las mismas en un grupo hidroeléctrico.

Un grupo hidroeléctrico es el corazón de una central hidroeléctrica. Su función es transformar en energía eléctrica la energía contenida en un caudal de agua que cae. En cada grupo se miden y registran cientos de variables: tensiones e intensidades eléctricas, temperaturas de partes metálicas, de aceites, de agua de refrigeración, de aire, caudales de agua de refrigeración, de agua turbinada, etc. La situación de partida es un registro de todas esas señales, recogido durante un par de años y sin que conste ninguna avería. El problema consistía en diseñar un sistema que se dé cuenta de que se está produciendo una avería.

La solución propuesta se basa en un sistema de aprendizaje no supervisado que fue materializado mediante una red neuronal del tipo SOM (Self Organising Map). Esta red neuronal fue alimentada con los datos disponibles y ella sola fue capaz de identificar los posibles estados en los que se podía encontrar el grupo hidroeléctrico. La red neuronal da nombres arbitrarios a cada uno de los estados y debe ser un experto el que los etiquete correctamente. Sin embargo, no es necesario llevar a cabo ese etiquetado para detectar averías a pesar de no haber dispuesto de ningún ejemplo de ninguna de ellas durante el entrenamiento de la red neuronal. Como los datos utilizados para entrenar a la red neuronal no contenían averías y, a la vez, representaban todos los posibles estados de buen funcionamiento del grupo hidroeléctrico, cualquier conjunto de valores medido en él por los sensores y que no encajen en ninguno de los estados identificados corresponderá a una avería. Esta situación se detecta cuando la semejanza entre lo que miden los sensores y los prototipos de funcionamiento almacenados por la red neuronal es demasiado pequeña.foto pie esp

De esta manera nuestra red neuronal fue capaz de detectar una avería de sobrecalentamiento veinte minutos antes de que el sistema de supervisión del grupo hidroeléctrico diera la alarma de que algo iba mal, para lo cual no fue necesario instalar sensores adicionales.

Así que, mientras esperamos el día en el que quizá seamos dominados por las máquinas, quizá podamos aprovecharlas para aplicar algoritmos inteligentes que mejoren la supervisión de los procesos industriales sin requerir de grandes inversiones.

Sergio Saludes Rodil

Sergio Saludes Rodil

Doctor en Físicas. Trabaja en sistemas de diagnosis y predicción basados en reconocimiento de patrones y en aprendizaje artificial aplicados a la generación de potencia, la industria del automóvil, el procesamiento de materiales con láser y el transporte.
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One thought on “La inteligencia de las máquinas: ¿oportunidad o amenaza?

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