"Azken belaunaldiko adimen artifiziala duten ikusmen artifizialeko soluzioak, kalitate-ikuskapena automatizatzeko, industria-prozesuak optimizatzeko eta efizientzia operatiboa handitzeko"
Ekoizpen-prozesuetarako kalitate-ikuskapena ikusmen artifizialaren bidez
TECNALIA lanean ari da ikusmen artifiziala aplikazio tradizionaletatik askoz harago eramateko. Sektore askotako enpresekin elkarlan estuan ari gara soluzio egokituak diseinatzen kalitate-ikuskapena automatizatzeko, prozesuen kontrola optimizatzeko (hala nola tenperatura eta konposizio kimikoa), mantentze prediktiboko estrategiak aplikatzeko eta 3D gidatzearen bidez zeregin konplexuetan laguntza adimenduna emateko.
Industria-ingurunea gero eta zorrotzago eta aldakorrago denez, enpresek beren lehiakortasuna hobetzeko eta orain dela gutxi arte aurre egiteko zailak ziruditen erronkei erantzuteko gai diren soluzio teknologikoak behar dituzte. TECNALIAn ziur gaude ikusmen artifiziala dela, azken belaunaldiko adimen artifizialarekin konbinatua, hori lortzeko gakoetako bat.
- Kalitate-ikuskapenak jarraitzen du izaten botila-lepo nagusietako bat ekoizpen-prozesu askotan. Akatsen detekzioa, kasu askotan, aldaketa sotilak edo patroi konplexuak detektatzen ez dituzten efizientzia txikiko sistemen mende dago, oraindik ere.
- Horri gehitu behar zaio zaila dela prozesuak denbora errealean monitorizatzea edo akatsak aurreikustea haiek gertatu aurretik, eta galera ekonomikoak sortu eta ekoizpenaren fidagarritasuna murriztu aurretik.
Soluzio berritzailea eskatzen duten industria-erronkak
Gure ikuspegiak ezagutza tekniko sakona, sektore anitzeko ikuspegia eta ikerketa aplikatuaren aldeko apustu sendoa ditu oinarri.
- Punta-puntako AAko aditu-talde bat dugu soluzioak diseinatu eta espektro elektromagnetiko osoko irudiari aplikatzeko (X izpiak, ultramorea, argi ikusgaia eta terahertzeko infragorria, eta irudiarekin parekatu daitezkeen beste iturri ez-fotoniko batzuetakoa). Soluzio horiek sailkapen hutsetik haragoko eredu aurreratuak garatzeko gai dira: gure sistemek detektatzeko, segmentatzeko, zenbatzeko, erregresioak egiteko eta irudi sintetikoak sortzeko gaitasunak dituzte, eta aukera ematen dute sentsore birtualak sortzeko edo fisikoki erreplikatzen zailak diren egoerak simulatzeko.
- Eredu horiek, aldakortasunaren aurrean zehatzagoak eta sendoagoak izateaz gain, datu gutxiago behar dituzte entrenatzeko, autogainbegiratutako ikaskuntza, few-shot, zero-shot eta antzeko ikuspegiei esker. Hori bereziki garrantzitsua da etiketatutako datu-bolumen handiak lortzea garestia den edo adibide gutxi daudelako (normalean akatsik larrienak) zuzenean bideraezina den industria-inguruneetan.
Datuetatik benetako inpaktura
Baina eredu onak garatzea ez da nahikoa. Teknologia hori sistema erreal, operatibo eta eskalagarri bihurtzeko lanean dihardu TECNALIAk. AAren operazionalizazioa da gure konpromiso handienetako bat: algoritmoak lehen egunetik balioa ematen duten soluzio industrial bihurtzea. Eta prozesu horretan, datuak eta domeinuaren ezagutza funtsezkoak dira, baita azken erabiltzaileen esperientzia ere, AA eta inguruneko benetako baldintzak lerrokatzen laguntzen baitigute.
Teknologia horren bidez, prozesu industrialak hobetu nahi ditugu, baita industria efizienteago, adimentsuago eta gizatiarragoa lortzen lagundu ere. Horren adibide dira BASF, Vidrala, GHI eta Arcelor Mittal enpresekin (besteak beste) egiten dugun elkarlana.
