Un programa informático es capaz de entrenar a las máquinas de una industria para que rindan mejor

RAG/DICYT Las redes neuronales artificiales funcionan a imitación del sistema nervioso humano, es decir, están conformadas por una serie de neuronas inerconectadas entre sí que colaboran para producir un estímulo de salida. Basado en esta rama de la inteligencia artificial está el software AMORE, creado por investigadores de la Universidad de León (ULE) y capaz de, desde predecir la evolución de los valores bursátiles teniendo en cuenta factores acaecidos en el pasado, hasta entrenar a los programas informáticos que utilizan las máquinas de una determinada fábrica para optimizar su funcionamiento.

Ganador de uno de los premios del segundo Concurso de Prototipos de la ULE, AMORE (A More Flexible Neural Network) ha sido utilizado en campos como el industrial dada su capacidad de mejorar la calidad de una serie de procesos que no pueden medirse por técnicas tradicionales al estar expuestos a perturbaciones que dificultan esta acción.

“El software que hay disponible no tiene la flexibilidad, en el que se pueden añadir una serie de parámetros para hacer más eficiente la fabricación. En una industria de gran actividad, estas ligeras mejoras en su proceso de producción pueden conllevar un aumento importante de sus beneficios, explica a DiCYT Manuel Castejón, uno de los tres investigadores de la ULE desarrolladores del Proyecto junto con Camino Fernández y Javier Alfonso.

La fabricación de un producto industrial está regulada habitualmente por diversos sensores que miden unas determinadas variables para verificar que todo se está desarrollando en las condiciones en las que se espera. El problema es que esta estrategia no es aplicable en todos los campos, como por ejemplo el de la siderurgia, en el que comprobar el buen funcionamiento de una cadena de producción lleva un tiempo considerable.

“Si en una siderurgia la chapa en el tren de laminación sale a unos 30 metros por minuto, en los 40 minutos que tardas en hacer el cálculo y comprobar que algo no va bien has desperdiciado mucho material. ¿Cuál es la estrategia que se utiliza en esos casos? Intentar acertar a la primera en la consigna de entrada para que la salida ya sea como tú esperas”. Ahí entra en juego este software de redes neuronales artificiales.

Tiempo de entrenamiento

La mejora que auspicia AMORE no es instantánea, sino que requiere un tiempo determinado y la red neuronal se tiene que entrenar durante un tiempo hasta ser capaz de optimizar el proceso. Dependiendo también de la industria a la que se dirija, este proceso puede dilatarse más o menos en el tiempo, ya que no es lo mismo aplicarlo en una nueva fábrica en la que los sistemas tengan una mayor capacidad de adaptación y se puedan implantar sensores más fácilmente, que en una que lleve varios años funcionando y cuya información pueda estar repartida en diferentes motores de bases de datos, ha expuesto el investigador.

La investigación del Proyecto AMORE se ha realizado en la institución académica leonesa, en colaboración con científicos de la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad de La Rioja.

Con las características de un software libre

AMORE se ha distribuido en internet como un software libre, es decir, sus usuarios tienen la potestad de modificarlo para adaptarlo a las exigencias de su trabajo. Esto ha permitido que científicos “de todo el mundo” lo hayan utilizado en sus investigaciones y citado en sus estudios, publicados en revistas científicas internacionales. El proyecto surgió hace varios años en la ULE y durante este tiempo sus responsables han elaborado diferentes versiones del programa, “corrigiendo entre unas y otras cosas que funcionaban mal”, ha destacado Castejón. Para el concurso de prototipos, promovido también por la red T-CUE de transferencia de conocimiento Universidad-Empresa, lo reescribieron “desde cero”, aprovechando nuevas técnicas de programación disponibles.