¿Qué es machine learning? Seguro, que muchos habéis escuchado o leído este término pero todavía os surgen dudas. El actual escenario tecnológico ha colocado a la innovación como centro estratégico en las empresas. La aparición de nuevas tecnologías como el machine learning, ha impulsado un cambio en la forma de hacer las cosas. La adopción del análisis de datos en las compañías está en plena expansión y se presenta como un activo de gran valor para su proyección de negocio.
Qué es machine learning: definición.
El machine learning es una disciplina dentro del ámbito de la inteligencia artificial que automatiza la construcción de modelos analíticos. Se trata de un método de análisis de datos que identifica patrones complejos y es capaz de predecir comportamientos.
El aprendizaje automático ha desarrollado técnicas con la computación como base que permiten a los sistemas “aprender”. Es decir, identificar millones de patrones a partir de los datos obtenidos para incorporar un nuevo conocimiento que le haga reaccionar en diferentes situaciones futuras. El sistema experto, al mismo tiempo que se nutre de nuevos datos, perfecciona su comportamiento de manera autónoma, logrando así un nivel de eficiencia óptimo.
Hoy en día tanto pymes como grandes empresas generan enormes volúmenes de datos, por lo que el reto que hay por delante está en cómo estos pueden ser analizados para generar información que contribuya a la eficiencia y a la optimización de costes.
Principales aplicaciones del machine learning en IoT
El machine learning se integra en plataformas IoT avanzadas a partir de sensores para predecir patrones a partir del análisis de datos obtenidos de sensores que miden una gran cantidad de variables para tareas como:
- La monitorización de la calidad del aire en distintos entornos (smart cities, granjas, industria medioambiental, etc).
- La monitorización de variables meteorológicas en agricultura de precisión (smart agro).
- La vigilancia de la salud estructural en infraestructuras (edificios, puentes, plantas industriales, etc).
- La monitorización industrial en fábricas (industria 4.0).
Para el funcionamiento de un sistema experto es importante disponer de un servidor seguro que garantice la conexión y el transporte de grandes volúmenes de datos con alta velocidad y baja latencia que asegure la asistencia en caso de fallas.
Ventajas del machine learning en aplicaciones IoT
- Se trata de una herramienta que garantiza a las organizaciones la calidad y la integridad de los datos almacenados.
- Predice tendencias y necesidades a partir de la interpretación de enormes volúmenes de datos.
- Para las organizaciones se traduce en una mejor toma de decisiones, en la que hasta ahora se empleaban recursos humanos, recursos materiales y una gran cantidad de tiempo.
- Aplicado a procesos industriales, se generan predicciones que pueden ayudar a los gestores de mantenimiento a tomar decisiones como la optimización de paradas de maquinaria. Su objetivo es alargar su vida útil, aumentar la eficiencia y mejorar la productividad.
- En aplicaciones de monitorización de la calidad del aire, la predicción a través del machine learning permite alargar la vida de los sensores y analizadores.
ENVIRA es una empresa especializada en el desarrollo de soluciones integrales IoT para la monitorización de situaciones en las cuales el valor medioambiental es significativo. Asimismo, ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial basada en machine learning para la detección temprana de anomalías en el funcionamiento del instrumental de medición de diversas variables. El sistema está formado por una combinación de sistema experto y machine learning que analiza los datos de entrada. Además, notifica a los responsables de posibles anomalías para evitar un uso indebido de los mismos en caso de sospecha de ser incorrectos.
