{"id":1778,"date":"2020-12-04T11:06:33","date_gmt":"2020-12-04T10:06:33","guid":{"rendered":"http:\/\/syram.eu\/?p=1778"},"modified":"2021-02-02T10:08:17","modified_gmt":"2021-02-02T09:08:17","slug":"usine-du-futur-sources-de-donnees-ouvertes-pour-lia-industrielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/syram.eu\/es\/factory-of-the-future-open-data-sources-for-industrial-lia\/","title":{"rendered":"F\u00e1brica del futuro - Fuentes de datos abiertas para la IA industrial"},"content":{"rendered":"
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F\u00e1brica del futuro - Fuentes de datos abiertas para la IA industrial\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Al iniciar un nuevo proyecto (F\u00e1brica del Futuro) destinado a mejorar las capacidades de una instalaci\u00f3n de producci\u00f3n utilizando inteligencia artificial, la pregunta habitual es: \"\u00bfEs factible?\" La inteligencia artificial en un contexto industrial requiere muchos datos para entrenar los algoritmos subyacentes. Los sistemas en funcionamiento generan datos. Pero a menudo estos datos est\u00e1n encapsulados o las bases de datos no est\u00e1n conectadas. Es posible que el equipo responsable de llevar la IA a la empresa no disponga de ellos, ni de sus propios datos para construir esos sistemas. Y dentro de las limitaciones de tiempo y presupuesto, el equipo de desarrollo se enfrenta a la cuesti\u00f3n de c\u00f3mo obtener los datos de entrenamiento.<\/p>

Parece que nos gusta m\u00e1s o\u00edr hablar de los errores que celebrar los \u00e9xitos. Aunque las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial han transformado nuestras vidas, tanto en casa como en el trabajo, muchos informes recientes de los medios de comunicaci\u00f3n se centran en los fallos de los dispositivos inteligentes, desde los decepcionantes artilugios expuestos en el CES hasta los robots de hotel defectuosos. Algunas de las historias son muy divertidas, pero lo \u00fanico que nos dicen es que la tecnolog\u00eda sigue desarroll\u00e1ndose y que algunos productos est\u00e1n mejor dise\u00f1ados que otros.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfPor qu\u00e9 son esenciales las fuentes de datos para iniciarse en la IA?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Los sistemas predictivos, los sistemas totalmente automatizados y los sistemas de descubrimiento de conocimientos requieren la presencia de datos adecuadamente entrenados. Y la calidad de los datos define los resultados operativos que ofrecen los sistemas de IA. Si no se dispone de suficientes datos \u00fatiles, los resultados del entrenamiento suelen ser pobres. Como resultado, la IA no es capaz de construir las abstracciones necesarias y, en lo que sigue, no ser\u00eda capaz de crear un sistema de IA que ofrezca resultados sobresalientes. A pesar de que algunos m\u00e9todos de aprendizaje por refuerzo no necesitan muchos datos, la IA de aprendizaje profundo necesita grandes cantidades de datos etiquetados.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El flujo del proceso de datos desde la formaci\u00f3n hasta el funcionamiento<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fase 1:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En el contexto de una F\u00e1brica del Futuro, hay que tener en cuenta el flujo de trabajo general para crear IA utilizable. En la primera etapa, se necesita acceso a los datos hist\u00f3ricos pertinentes, que pueden estar en forma de archivos o bases de datos que contengan la informaci\u00f3n necesaria. En el mundo de la ciencia de datos, la colecci\u00f3n completa de datos disponibles en la primera etapa se denomina lago de datos. El lago de datos contiene datos estructurados y no estructurados.\u00a0<\/span><\/p>

En general, el formato de los datos en el lago de datos es bruto. Esto significa que no hay preprocesamiento de los datos entrantes de diferentes fuentes. Los sensores y los registros hist\u00f3ricos nos proporcionan la recopilaci\u00f3n de datos. Estos datos no son s\u00f3lo datos medidos, sino tambi\u00e9n datos procedentes de fuentes como im\u00e1genes, v\u00eddeo o audio.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2\u00aa etapa:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A continuaci\u00f3n, se realiza un preprocesamiento de los datos. Aqu\u00ed se examinan los datos. Se visualizan para que los expertos en la materia puedan evaluar la calidad de los datos. A continuaci\u00f3n, se limpian y reducen, para que los datos brutos se conviertan en datos m\u00e1s significativos.<\/span><\/p>

Estos datos constituyen la base para el desarrollo de modelos predictivos. Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se aplican generalmente para aprender de los datos. Por ejemplo, un cient\u00edfico de datos puede elegir modelos de redes neuronales, que deben validarse tras aprender de datos nuevos y desconocidos, y se verifica el entrenamiento. La fase de formaci\u00f3n incluye varios ciclos de retroalimentaci\u00f3n para comprobar si los resultados de la formaci\u00f3n se ajustan a las necesidades.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Flujo de trabajo del aprendizaje autom\u00e1tico en aplicaciones industriales<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Por \u00faltimo, los componentes de IA listos para usar deben integrarse en toda la empresa. Esta integraci\u00f3n tiene dos vertientes. Por un lado, est\u00e1 la IA de \u00faltima generaci\u00f3n con dispositivos integrados y soluciones de hardware que acompa\u00f1an a las m\u00e1quinas in situ. Por otro, est\u00e1 la integraci\u00f3n en los sistemas de la empresa en forma de componentes de software. Estos m\u00f3dulos de software deben adaptarse a las operaciones existentes.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El problema no es que haya pocos datos, sino demasiados.\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pero, \u00bfd\u00f3nde se encuentran todos estos datos para entrenar las redes neuronales? Dado que los datos parecen ser el nuevo petr\u00f3leo del mundo actual, es de esperar que encuentre fuentes de datos fuera de su propia empresa. Las empresas industriales guardan sus valores y datos para s\u00ed mismas. Sin embargo, hay otros sectores, sobre todo las empresas de TI, que han pasado por la misma fase de guardarse para s\u00ed los datos y el c\u00f3digo fuente. E incluso un peque\u00f1o n\u00famero de empresas siguen haci\u00e9ndolo.\u00a0<\/span><\/p>

En los \u00faltimos a\u00f1os, el enfoque de c\u00f3digo abierto ha disfrutado de un \u00e9xito inimaginable. Incluso empresas altamente propietarias como Microsoft y Google est\u00e1n explotando el c\u00f3digo abierto. Compartir crea nuevas oportunidades de negocio y a\u00f1ade valor a industrias enteras. Asociaciones y consorcios industriales est\u00e1n lanzando iniciativas para compartir datos. Las actividades e investigaciones financiadas con fondos p\u00fablicos son otra fuente de datos libres y abiertos. Organizaciones como la NASA y el CERN proporcionan gran cantidad de datos valiosos. Estos conjuntos de datos se utilizan para tareas generales y para probar nuevos algoritmos. Sirven de referencia para el desarrollo algor\u00edtmico. Cuando busque datos en Internet, se sentir\u00e1 abrumado por la abundancia de datos disponibles.<\/span><\/p>

Por desgracia, estas masas de datos conllevan un problema. La inteligencia artificial es un tema candente y todo el mundo est\u00e1 deseando saber m\u00e1s. As\u00ed que a menudo es dif\u00edcil decidir qu\u00e9 datos abiertos son los adecuados para tu proyecto. Hay muchas ofertas sin estructurar, datos de mala calidad o simplemente conjuntos de datos mal descritos. La IA se utiliza en tantas \u00e1reas diferentes y para tantos casos de uso distintos, que hay muchos conjuntos de datos que no satisfacen sus necesidades.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fuentes de datos abiertas y pertinentes para la inteligencia artificial industrial<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Si echa un vistazo a las categor\u00edas de IA industrial aplicada, ver\u00e1 que puede a\u00f1adir IA a muchos productos y servicios. De este modo, mejorar\u00e1 la experiencia de sus clientes. En el caso de las herramientas de fabricaci\u00f3n, por ejemplo, las m\u00e1quinas que se autodiagnostican mejoran el rendimiento general de las instalaciones operativas. Aumentan su eficacia, fiabilidad y seguridad, e incrementan la longevidad de las m\u00e1quinas. Ven sus propios signos de desgaste en las puntas de herramientas como taladros, hojas de sierra, herramientas de soldadura o alicates.<\/p>

La automatizaci\u00f3n es la segunda aplicaci\u00f3n que necesita datos. Los investigadores de tendencias lo llaman hiperautomatizaci\u00f3n. Contribuye a dar un nuevo impulso a la automatizaci\u00f3n ya existente de los procesos industriales. Vuelve obsoletas a las personas y desplaza los cambios insignificantes. Aqu\u00ed, los datos de las normas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma y rob\u00f3tica inteligente se utilizan para dar formaci\u00f3n individual a veh\u00edculos y m\u00e1quinas industriales aut\u00f3nomas.<\/p>

Un tercer \u00e1mbito en el que se aplica la IA es el descubrimiento de conocimientos para sistemas de ingenier\u00eda. El objetivo es encontrar las causas de los problemas y eliminar los riesgos mediante la IA. Muchas \u00e1reas cr\u00edticas proporcionan muchos datos a trav\u00e9s de sensores y registros hist\u00f3ricos. En este caso, la IA podr\u00eda crear conocimientos reales m\u00e1s all\u00e1 de la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y la simple detecci\u00f3n de modos de fallo. La IA podr\u00eda predecir lo inesperado. Encuentra relaciones entre incidentes similares en el pasado y las lecturas actuales de los sensores. Esto permite evitar problemas antes incluso de que se produzcan.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 datos necesita?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A partir de estos campos de aplicaci\u00f3n, puede buscar datos relevantes disponibles p\u00fablicamente. Dado que muchas aplicaciones industriales requieren cantidades masivas de datos de sensores, estos datos no siempre est\u00e1n disponibles para su descarga directa. A veces es necesario acceder a los datos a trav\u00e9s de una API determinada. Esta API crea una conexi\u00f3n con las bases de datos existentes y le permite extraerlos y analizarlos.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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NASA<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Un ejemplo de los datos de sensores disponibles es el conjunto de datos de mantenimiento predictivo de motores turborreactores suministrado por la NASA. Contiene datos de sensores de 100 motores del mismo modelo. El conjunto de datos incluye cuatro conjuntos diferentes de datos de motores que utilizan el simulador de motores de aeronaves C-MAPSS. Los motores se probaron en diferentes condiciones de funcionamiento y modos de fallo.<\/span><\/p>

Estos datos sobre motores turbof\u00e1n proceden del centro de excelencia de pron\u00f3stico de la NASA, PCoE. Este departamento de la NASA dispone de a\u00fan m\u00e1s conjuntos de datos abiertos. Presenta conjuntos de datos de varias universidades, agencias y empresas. Estos datos de series temporales ayudan a crear algoritmos de pron\u00f3stico. Muestran la transici\u00f3n de un estado nominal a un estado fallido. Se han incluido muchas tareas industriales diferentes. Encontrar\u00e1 datos de fresado y pruebas de rodamientos. Encontrar\u00e1 datos sobre electr\u00f3nica y bater\u00edas.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El NDR<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En el Reino Unido existen m\u00e1s repositorios abiertos y de libre acceso. El dep\u00f3sito nacional de datos sobre petr\u00f3leo y gas del Reino Unido, NDR, ofrece 130 terabytes de datos de alta mar. Abarca m\u00e1s de 12.500 pozos, 5.000 estudios s\u00edsmicos y 3.000 oleoductos. Estos datos son de libre acceso para todos. Pero el NRD no es exclusivo del Reino Unido. Este tipo de repositorios nacionales de datos est\u00e1n disponibles en muchos pa\u00edses y ofrecen datos abiertos, un enfoque de gobierno abierto.<\/span><\/p>

Los valiosos datos gubernamentales no se limitan a la industria del petr\u00f3leo y el gas. El Servicio Geol\u00f3gico Brit\u00e1nico tambi\u00e9n proporciona numerosos conjuntos de datos. Ofrece sismogramas en tiempo real y datos hist\u00f3ricos de sus m\u00e1s de 100 estaciones sismogr\u00e1ficas repartidas por todo el Reino Unido. Y m\u00e1s de 525 conjuntos de datos adicionales sobre diversos temas geol\u00f3gicos.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los principales motores de b\u00fasqueda de datos abiertos\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La mejor manera de encontrar fuentes de datos abiertos para su proyecto de IA es a trav\u00e9s de motores de b\u00fasqueda, cat\u00e1logos y agregadores espec\u00edficos. Con estas herramientas podr\u00e1 encontrar r\u00e1pidamente un conjunto de datos adecuado. Le guiar\u00e1n a trav\u00e9s de la jungla de fuentes de datos abiertos disponibles. Al igual que el motor de b\u00fasqueda cl\u00e1sico, puede introducir un t\u00e9rmino correspondiente a lo que busca y el motor de b\u00fasqueda le mostrar\u00e1 conjuntos de datos interesantes.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El conjunto de datos de Google<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La b\u00fasqueda de conjuntos de datos de Google, datasetsearch.research.google.com, ofrece una impresionante panor\u00e1mica de los conjuntos de datos disponibles gratuitamente. Una vez realizada la b\u00fasqueda, los resultados no s\u00f3lo ofrecen el enlace al repositorio. Tambi\u00e9n ofrece informaci\u00f3n directa sobre los formatos de los datos y c\u00f3mo acceder a ellos. Esta herramienta de reciente publicaci\u00f3n incluye unos 25 millones de conjuntos de datos de acceso p\u00fablico.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Re3datos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El registro de repositorios de datos de investigaci\u00f3n, re3data.org, ofrece una b\u00fasqueda de texto completo en sus repositorios enlazados. Dispone de una bonita herramienta de exploraci\u00f3n gr\u00e1fica en \"b\u00fasqueda por temas\" para encontrar datos abiertos. Pero para las ciencias de la ingenier\u00eda, s\u00f3lo hay unos pocos resultados. Adem\u00e1s, este motor de b\u00fasqueda no lleva directamente a los datos. Simplemente te env\u00eda a los repositorios desde los que contin\u00faa tu b\u00fasqueda.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Kaggle<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Adem\u00e1s de esto, merece la pena echar un vistazo a la conocida plataforma Kaggle, ya que organiza competiciones relacionadas con la industria de vez en cuando. Tambi\u00e9n existe una nueva plataforma, llamada Unearthed, dedicada a resolver retos de ciencia de datos en el contexto de los conceptos de Industria 4.0 y F\u00e1brica del Futuro.<\/span><\/p>

Con estos puntos de partida, podr\u00e1 encontrar r\u00e1pidamente los datos abiertos adecuados. Los datos abiertos le ayudan a empezar de inmediato con su proyecto de inteligencia artificial industrial, por lo que no tendr\u00e1 que esperar a que se transformen sus sensores operativos y su configuraci\u00f3n empresarial.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfNecesita la opini\u00f3n de un experto?\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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AAutor : NAJI Faouzi<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Siga nuestras innovaciones en las redes sociales\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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F\u00e1brica del Futuro - Fuentes de datos abiertas para la IA industrial Al iniciar un nuevo proyecto (F\u00e1brica del Futuro) para mejorar las capacidades de una instalaci\u00f3n de producci\u00f3n utilizando inteligencia artificial, la pregunta habitual es: \"\u00bfEs factible?\" La inteligencia artificial en un contexto industrial requiere muchos datos para entrenar los algoritmos subyacentes. 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