Superar los Límites de la IA Mediante la Innovación Constante
Adrian Kostrz, Director de Innovación Global de NTT DATA Business Solutions, dirige un equipo que trabaja para enseñar a la inteligencia artificial a percibir olores, evaluarlos y utilizar los resultados para controlar procesos. Crear una tecnología que pueda competir con los sentidos naturales no es tarea fácil, pero él confía en haber empezado con buen pie gracias a un estricto programa de formación y a una buena dosis de café.
Desde los primeros días de la informática y a medida que la tecnología sigue avanzando, estamos descubriendo nuevas y emocionantes formas en que las máquinas pueden ayudar y mejorar las capacidades humanas. Los avances técnicos pretenden apoyar nuestras capacidades e idealmente, facilitar la realización de tareas. Pero en lugar de ser sustituidos, podemos esperar un futuro en el que las máquinas nos ayuden en diversos ámbitos, lo que en última instancia beneficiará tanto a los humanos como a la tecnología.
Esta idea puede aplicarse tanto a nuestros sentidos y capacidades humanas, como la vista, el oído y el tacto, como a las tareas y procesos físicos. Hoy en día, los sensores artificiales están muy por delante de los nuestros como humanos: Pueden cribar 12.000 botellas de cerveza a la hora, oír si las bombas sufren desgaste y controlar los niveles de CO2, humedad y temperatura en vastas instalaciones agrícolas. Pero hay ámbitos en los que seguimos teniendo ventaja sobre la tecnología.
Cuando se trata del olfato, la situación es diferente. Los humanos no tenemos fama de ser muy buenos olfateando cosas, pero lo que sí podemos hacer es utilizar la nariz y la lengua para asociar olores con objetos, sentimientos y acontecimientos de nuestra memoria. Ahí es donde radica el desafío técnico.
La tecnología aún no ha desarrollado la capacidad de registrar e interpretar con precisión todos los olores que encuentra. Sin embargo, como la parte de la interpretación tiene lugar en el cerebro, ahí es donde entran en juego la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT). Aquí es donde vimos una oportunidad.
Con el objetivo de interpretar con éxito diferentes olores mediante el uso de IA, nos propusimos un objetivo desafiante: desarrollar una solución que proporcione soporte al proceso, formando parte del control de calidad de la producción. Es posible que aún estemos lejos de conseguir una máquina olfativa perfecta, pero estamos en un camino emocionante.
Para ello, nos fijamos el objetivo de aprovechar el poder de la IA para adoptar los sentidos humanos y eliminar así el elemento de error humano que inevitablemente aportamos a cualquier flujo de trabajo.
A pesar tener ingredientes bien definidos y protocolos establecidos, en cualquier proceso pueden producirse fluctuaciones naturales que hagan que probadores humanos altamente cualificados cometan errores. ¿Es posible que la IA ayude a superar esta situación y reducir los errores?
Nuestro objetivo era explorar la posibilidad de utilizar una nariz artificial que conozca el estado ideal, por lo que pusimos en marcha un experimento de olfato artificial.
Varias aplicaciones comerciales se beneficiarían de una «nariz artificial» cuyas capacidades superasen las de un sensor de gas especializado. Un ejemplo clásico que podría resolver un problema con el que todos nos encontramos de vez en cuando: ¿Debe limpiarse un aseo público en un ciclo regular o según las necesidades para que el control de calidad sea más eficiente?
En otro caso, un productor de alimentos podría querer olfatear la fecha de caducidad real de un lote en lugar de basarse en estrictas fechas de consumo preferente, para no tirar innecesariamente comida en buen estado en nombre de estrictas normas de seguridad.
Para entrenar el modelo de regresión de la IA, pasamos tres días colocando muestras de café bajo la nariz de la IA y etiquetándolas. Había tres respuestas potenciales: «buen café en polvo», «mal café en polvo» (mezclado con vinagre) y «no es café en polvo».
Si el café cumple la norma, la muestra se libera como parte del flujo del proceso, se registra en el sistema ERP y se almacena.
Si la nariz informa de un problema de calidad, el sistema ERP envía una notificación de calidad normalizada y el café queda bloqueado para su uso posterior. Si el sistema detecta algo que no sea café en polvo, detendrá el proceso, activará una alarma y avisará a un humano para que lo compruebe.
A pesar de la complejidad involucrada en la creación y detección de olores, distinguimos con éxito las muestras utilizando la IA entrenada.
Sin embargo, hubo que superar algunos obstáculos. Por ejemplo, la distancia entre el sensor y el objeto medido requería tolerancias mínimas. Y cuando se ventilaba la habitación, la tasa de detección disminuía.
La IA también resultó tener algunas cualidades sorprendentemente humanas: La nariz de la IA se «cansaba» y había que recalibrarla cada pocas horas. Además, no le gustaban las mañanas, ya que solía obtener mejores resultados a última hora del día.
La competición #Hack2Build de SAP proporcionó el escenario ideal para una prueba rigurosa de nuestro olfato para la IA. La base técnica la proporcionó SAP como parte de sus servicios SAP BTP, que estamos acostumbrados a utilizar en la enseñanza de modelos de aprendizaje automático para registrar y analizar datos y ofrecer resultados.
El proceso de prueba se denominó «entrada de mercancías» y la nariz se encargó de analizar muestras de café. Utilizaba cuatro sensores para medir distintos valores de gas, y la combinación específica de estos cuatro valores representa la «huella dactilar» de un olor. El concepto tuvo éxito y ganamos el hackathon.
Control de Calidad: Una nariz IA puede utilizarse para garantizar la frescura y calidad de los productos alimenticios en los supermercados. Puede detectar olores que indiquen deterioro o contaminación, lo que permite al personal del supermercado retirar los productos afectados de las estanterías y evitar que se vendan a los clientes.
Gestión de Inventarios y Prevención del Desperdicio de Alimentos: Una nariz IA puede utilizarse para controlar los niveles de inventario de los productos frescos en los supermercados. Puede detectar el grado de madurez de frutas y verduras y alertar al personal del supermercado cuando están llegando al final de su vida útil, lo que permite venderlas o utilizarlas antes de que se estropeen.
Experiencia del Cliente: Detectando y neutralizando los olores desagradables en la tienda se puede crear una experiencia de compra más agradable para los clientes. También se pueden crear aromas personalizados que mejoren la experiencia de compra y creen un ambiente acogedor.
Control de Calidad: La calidad y frescura de los cultivos durante la cosecha y el almacenamiento pueden controlarse más de cerca. La detección de olores específicos liberados por los cultivos cuando están maduros o empiezan a estropearse puede permitir a los agricultores cosecharlos o venderlos en el momento óptimo.
Gestión del Ganado: La nariz con IA puede utilizarse para controlar la salud y el bienestar del ganado detectando olores específicos asociados a enfermedades o estrés. Esto puede ayudar a los ganaderos a identificar y tratar a los animales enfermos antes de que la enfermedad se propague.
Control de Calidad: La calidad y la seguridad de los productos alimentarios durante la producción pueden garantizarse mejor mediante la detección de olores específicos liberados por los productos alimentarios cuando empiezan a estropearse o están contaminados.
Optimización de Procesos: Las ineficiencias o los posibles problemas de calidad pueden identificarse en una fase temprana mediante el análisis de olores, lo que permite al personal de producción alimentaria realizar ajustes y mejorar y optimizar el proceso general.
Control de Calidad: Descubrir olores específicos liberados por materiales o productos químicos, por ejemplo vapores de formaldehído, durante la producción puede permitir al personal de producción de muebles tomar medidas para prevenir cualquier problema de seguridad o defecto.
Pruebas de Consumidores: La nariz de la IA podría utilizarse para probar fragancias en consumidores analizando los olores específicos asociados a diferentes fragancias. Esto puede ayudar a los desarrolladores de fragancias a identificar los olores que más atraen a los consumidores o ayudar en el desarrollo de perfumes personalizados para clientes individuales.
El éxito también depende de la conexión de la plataforma con los sistemas informáticos y ERP de producción para activar procesos de seguimiento y garantizar la continuidad del proceso. Esto garantiza que siempre se tomen medidas cuando la nariz envía una notificación sobre lo que ha olfateado, ya sea añadir sal a una sopa, bajar la temperatura o llamar a un humano.
El IoT y la IA pueden transformar una empresa de muchas maneras, pero la base de cualquier aplicación eficiente es una sólida infraestructura logística y de gestión.
Aunque ya existen «narices artificiales», son auténticos especialistas. Hablando con varios fabricantes de sensores y científicos, hemos comprobado que se pueden desarrollar sensores dedicados si se sabe qué molécula o aroma se busca. Sin embargo, no es posible empaquetar miles de sensores diferentes en una nariz artificial para captar un amplio espectro de impresiones olfativas.
Ahora estamos buscando nuevos casos de uso emocionantes para una detección de olores escalable.
Imagen de portada: ©Andreas Kusy Photography
¿Prefieres mirar a leer? En este video, Gherdì Glaser, gerente de innovación de NTT DATA Business Solutions, presenta cómo funciona AI Nose y cómo puede mejorar el control de calidad.
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