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Noticias 11 diciembre, 2018 Digitalización Industria inteligente Programa Smart Industry

Iñigo Barandiaran, Vicomtech: Visión artificial y herramientas de visualización en la Industria 4.0

El centro tecnológico Vicomtech se ha convertido en un referente internacional en la aplicación de visión artificial en la industria o en la conducción autónoma.
Iñigo Barandiaran, director de Industry and Advanced Manufacturing de Vicomtech.

 

 El centro tecnológico Vicomtech se ha convertido en un referente internacional en la aplicación de visión artificial en la industria o en la conducción autónoma.

 

Los sistemas basados en visión artificial tienen cada vez más utilidades en el ámbito industrial y forman parte de las tecnologías habilitadoras vinculadas al concepto de Industria 4.0. La visión artificial se aplica al reconocimiento de objetos, tiene claras aplicaciones en la identificación de defectos en los bienes fabricados y es determinante en el desarrollo de los vehículos autónomos a la hora de que sus sistemas puedan detectar señales, peatones u otro tipo de obstáculos en las carreteras. El centro tecnológico Vicomtech ha impulsado en los últimos años numerosos proyectos vinculados con la visión artificial, lo que le ha convertido en un centro de referencia a nivel internacional. Iñigo Barandiaran, Director of Industry and Advanced Manufacturing, nos cuenta algunas de las claves de su trabajo.

 

¿En qué áreas centra Vicomtech sus trabajos de investigación?

Desde los orígenes trabajamos en un conjunto de tecnologías que son nuestro ‘core’: visión artificial, herramientas de visualización y tratamiento de imágenes, sistemas de interacción, simulación, analítica de datos, ‘machine learning’ y procesado del lenguaje.

 

¿Podrías detallarnos algunos de los proyectos que estáis desarrollando vinculados con la Industria 4.0?

Por ejemplo, trabajamos con un fabricante de componentes aeronáuticos de alta exigencia en los que es muy importante que las piezas estén fabricadas al detalle. Hasta ahora para comprobar esa precisión tenían operarios humanos observando los defectos superficiales de ese componente. Un trabajo que podía llevar hasta dos horas y media por pieza. Nos pidieron desarrollar una tecnología para realizar de forma eficiente y rápida ese trabajo y nosotros desarrollamos un sistema de visión artificial dotado de inteligencia artificial (‘machine learning’) que es capaz de tomar imágenes de alta precisión y resolución para reconocer las piezas y analizar los defectos gracias al conocimiento que ha adquirido, para determinar si hay defectos o no.

También desarrollamos diversas soluciones basadas en la comprensión del lenguaje. Por una parte, hemos creado un sistema para que el operario pueda manejar una máquina de forma remota mediante órdenes de voz y de esa manera evita exponerse a altas temperaturas. Otro ejemplo es una herramienta para la transcripción de manuales técnicos. Hay sistemas como Google que hacen las cosas muy bien, pero en temas técnicos y específicos, no hacen una traducción buena. Nuestra herramienta funciona muy bien y es capaz de traducir cualquier manual a numerosos idiomas de forma precisa.

 

¿Qué papel tiene la inteligencia artificial dentro de los proyectos que desarrolláis en Vicomtech?

La inteligencia artificial es uno de nuestros ‘core’ desde el nacimiento de Vicomtech en 2001. Las mejoras en la capacidad de computación o las redes neuronales hacen que ahora sea más sencillo desplegar soluciones basadas en IA, pero la inteligencia artificial no resuelve todos los problemas.

Para medir ciertos parámetros no hace falta la inteligencia artificial.

 

Otro campo de investigación en Vicomtech es la visión artificial vinculada a los vehículos autónomos ¿Qué estáis haciendo en este ámbito?

Tenemos un departamento de Sistemas Inteligentes de Transporte centrado en la conducción autónoma y los sistemas de asistencia a la conducción.  En algunos autobuses tenemos cámaras que ven hacia dentro y hacia fuera. En lo que se refiere a las cámaras que ven hacia dentro, son sistemas que observan al conductor para detectar si tiene fatiga o se está quedando dormido y, en caso de detectar esta fatiga, activa un sistema de vibración del asiento para que el conductor reaccione. También tenemos cámaras que supervisan adónde está mirando el conductor para evitar los despistes. En cuanto a las cámaras que apuntan al exterior, utilizamos sistemas de ‘tracking’ para comprobar que el vehículo circula entre las líneas de carril adecuadas e identifica las señales de tráfico. Tenemos diferentes sistemas de ayuda a la conducción autónoma que van desde el nivel 0 hasta el nivel 4 de automatización total.

 

¿Qué tendencias de futuro o retos observas respecto a la transformación digital en vuestro ámbito?

Un reto importante es el de tener perfiles laborales formados en el ámbito de la inteligencia artificial. Es un perfil que no se estila demasiado y ahora se  demanda. Hablamos de un perfil híbrido que sepa de hierro y de bits, que sepa manejar una máquina y un ordenador. Es una tendencia clarísima y puede tener esa especialidad aplicada a la analítica de datos o a la inteligencia artificial.

 

En cuanto a tendencias, la visión artificial es una tecnología que está madura, pero se ha tendido mucho en los últimos años a la visión artificial 2D. Gracias a la aplicación del láser y la luz estructural ahora tenemos ya visión artificial 3D que enriquece mucho más. Una imagen 3D proporciona mucha más información. Ahora hay que evolucionar esta tecnología para conseguir esa información 3D de manera más rápida ya que una imagen 3D tiene un mayor volumen de información y se tarda más en procesarla.

 

Otra tendencia de futuro pasa por tenerlo todo digitalizado y están adquiriendo gran relevancia los gemelos digitales o ‘digital twins’ que permiten reconstruir un modelo digital de nuestras plantas de fabricación en base a los datos que recogemos de la planta real.

 

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