Es un trabajo duro, y el experto en inteligencia artificial (IA) Andrew Ng, que durante años ayudó a los gigantes tecnológicos Google y Baidu a difundir la tecnología por sus empresas (ver El líder en inteligencia artificial que dejó huérfana a Baidu para ayudar al mundo), cree que las máquinas también podrían hacer mejor este trabajo.
nNg, el antiguo jefe de inteligencia artificial de la compañía china de inte et Baidu y, antes de eso, el creador del proyecto de aprendizaje profundo Google Brain, es el director ejecutivo de una nueva start-up llamada Landing.AI, cuyo objetivo es ayudar a las empresas a encontrar formas de incorporar la inteligencia artificial. En concreto, Landing.AI, que solo tiene cuatro meses de vida, está trabajando con fabricantes como Foxconn, el fabricante contratista más grande del mundo de iPhones de Apple, para descubrir cómo la IA puede mejorar el rendimiento del producto y control de calidad.
nNg es famoso por estar en la vanguardia cuando se trata de encontrar formas de infundir inteligencia artificial en las empresas. Por tanto, su último intento de aplicar IA representa una fuerte señal de que la industria de la fabricación podría estar lista para una transformación. El experto está especialmente interesado en este sector porque influye mucho en nuestra vida cotidiana. Lo ve como una forma de llevar una transformación digital al mundo físico.
nEl experto afirma: "Hay un montón de decisiones que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, pueden hacer de una manera mucho más sistemática".
nNg no explica exactamente cómo la tecnología de Landing.AI se implementará en las líneas de producción de Foxconn u otros fabricantes. Pero espera que incluya inspecciones visuales, y dice que su equipo ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje que, después de haber sido entrenado con solo unas pocas imágenes, puede ser utilizado para detectar imperfecciones en pequeños componentes electrónicos o lentes de cámara. Y dice que Landing.AI cree entender cómo usar la inteligencia artificial para afinar las operaciones de las máquinas de fabricación, como las de moldeo por inyección.
nEl profesor de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard (EEUU) Willy Shih, que estudia fabricación y tecnología, dice que una inteligencia artificial que asuma este tipo de controles tiene sentido para las inspecciones visuales, especialmente cuando empresas como Apple introducen cada vez más productos electrónicos en un paquete más pequeño. La mayor densidad de componentes conduce a problemas de rendimiento, señala, ya que cosas como las diminutas bolas de soldadura entre un chip y una placa de circuito, aunque son cada vez más pequeñas, deben seguir siendo perfectas.
nY aunque los temores por que las máquinas inteligentes se hagan con una gran proporción de empleos humanos son cada vez más reales (ver El empleo en las ciudades pequeñas será el más castigado por la robótica y la automatización), Ng quiere ayudar a los trabajadores a obtener las habilidades que necesitan para realizar la próxima ola de trabajos de fabricación (ver Quienes pierdan su empleo por culpa de la IA deberían recibir un sueldo para formarse en otra cosa). Además, cree que hay muchos trabajos que la inteligencia artificial no podrá replicar, como las decisiones estratégicas sobre dónde abrir una nueva planta de fabricación.
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