La inteligencia artificial (IA) y el análisis predictivo están remodelando la forma en que operan todas las empresas. En este artículo, nos centraremos en las aplicaciones de ingeniería de IA y análisis predictivo. Comenzaremos con el concepto general de Inteligencia Artificial (IA). Entraremos en los detalles de Ingeniería Predictiva Analítica aplicada a la ingeniería.
Daremos detalles de los enfoques de Inteligencia Artificial como el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo. Se resaltarán las diferencias clave. Al final del artículo, comprenderá cómo innovadora tecnología de aprendizaje profundo aprovecha los datos históricos y pronostica con precisión los resultados de pruebas experimentales largas y costosas o simulación 3D (CAE).
Diferentes estrategias de análisis
Hay muchos tipos de estrategias de análisis: análisis descriptivo, de diagnóstico y predictivo. ¿Cuáles son las diferencias clave?
Las analíticas descriptivas y de diagnóstico tienen diferentes enfoques. El análisis descriptivo significa resumir e interpretar datos históricos para proporcionar información sobre lo que sucedió. El análisis de diagnóstico va un paso más allá al analizar datos para comprender por qué ocurrieron ciertos eventos e identificar relaciones causales.
El análisis predictivo en ingeniería se centra más bien en predecir los resultados futuros de eventos en el diseño o la fabricación de productos, como predecir respectivamente el rendimiento de un nuevo producto antes de probarlo en el laboratorio o identificar el mal funcionamiento de la maquinaria y los requisitos de mantenimiento antes de que ocurra el evento.
El análisis predictivo nos lleva a un cuarto tipo de análisis de interés para los ingenieros: el análisis prescriptivo, que implica recomendar acciones para optimizar los resultados.
IA y humanos: ¿competencia o colaboración?
¿Reemplazará la IA a los ingenieros??
No, más bien les dará más poder para tomar decisiones o influir en las decisiones y utilizar de manera más inteligente el hilo digital con un aumento de la interacción humana en el diseño de productos y el mantenimiento predictivo. La IA actúa como una herramienta poderosa que aumenta las capacidades de los ingenieros y les brinda información práctica para mejorar sus procesos de toma de decisiones.
Inteligencia artificial y análisis predictivo
La inteligencia artificial es un campo que abarca el desarrollo de máquinas inteligentes capaces de simular la inteligencia humana y realizar tareas que normalmente requieren la cognición humana. El análisis predictivo se basa más específicamente en el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para pronosticar resultados futuros basados en datos históricos y en tiempo real. Esta rama de análisis aprovecha patrones y tendencias anteriores para predecir eventos, comportamientos o tendencias futuras con un cierto nivel de precisión. Predictive Analytics utiliza varios algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos que pueden proporcionar información sobre escenarios futuros.
Descripción general de la IA y el análisis predictivo
La inteligencia artificial (IA), en su sentido más amplio, se refiere al desarrollo de máquinas inteligentes que pueden simular la inteligencia humana y realizar tareas que normalmente requieren la cognición humana. La inteligencia artificial abarca una amplia gama de técnicas y algoritmos diseñados para permitir que las máquinas aprendan, razonen y tomen decisiones de forma autónoma.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden procesar y analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y generar conocimientos que impulsen la toma de decisiones y la automatización.
Por otro lado, Predictive Analytics se centra específicamente en técnicas que pronostican con precisión los resultados futuros. A diferencia de otras tecnologías de inteligencia empresarial, el análisis predictivo mira hacia el futuro y utiliza eventos pasados (recuperados y ordenados con minería de datos) para anticipar el futuro (=ser predictivo) o incluso remodelarlo (=ser prescriptivo).
Análisis predictivo antes de la IA: simulación 3D tradicional (CAE)
Antes del advenimiento de la IA, desde los años 90, los ingenieros podían proporcionar herramientas de análisis predictivo que abarcaban su conocimiento del mundo con modelos estadísticos o basados en la física.
Como ejemplo del flujo de trabajo de modelado predictivo tradicional, los ingenieros podrían predecir el rendimiento aerodinámico de un automóvil en función de su geometría (CAD = diseño asistido por computadora) sin construir el automóvil y probarlo en un túnel de viento. Incluso si la aerodinámica se rige por ecuaciones físicas como Navier-Stokes, los algoritmos complejos de análisis predictivo de ingeniería requieren una inversión en hardware con computación paralela para proporcionar respuestas en tiempos razonables (unos pocos días u horas).
Análisis predictivo con IA: simulación 3D (NCS)
Desde 2018, Neural Concept ha estado aprovechando Deep Learning para proporcionar un sustituto de CAE aprendiendo a construir sus propios modelos predictivos con extracción de datos de CAE anteriores.
El sólido análisis predictivo único se basa en la utilización integral de datos CAE y CAD históricos y en tiempo real, junto con algoritmos de análisis de datos patentados y técnicas de aprendizaje automático, para producir tecnologías de pronóstico avanzadas para ayudar a los analistas humanos.
El nuevo flujo de trabajo de análisis predictivo basado en IA parece, a primera vista, muy similar a CAE, ya que la entrada siempre es una forma de diseño (una entrada CAD), pero hay tres diferencias principales:
- el resultado del análisis predictivo se da en una fracción de segundo en lugar de horas
- todos los algoritmos complejos CAE para soluciones numéricas son reemplazados por una red neuronal
- el uso de la herramienta de software no requiere ninguna habilidad específica porque Deep Learning proporciona un modelo predictivo práctico que solo requiere la capacidad de proporcionar nuevos datos de entrada
Ingenieros de aplicaciones involucrados en operaciones de diseño de productos no es necesario convertirse en expertos en IA preocupados por el análisis de datos.
La fase preparatoria de expertos puede ser gestionada de manera flexible por recursos internos o externos con experiencia en ciencia de datoscomo el equipo de Neural Concept.
La mayoría de los ingenieros de una empresa (derecha) pueden acceder a herramientas predictivas en tiempo real sin necesidad de convertirse en expertos (izquierda)
El trabajo de un analista de datos
En el ámbito del análisis predictivo, los analistas de datos desempeñan un papel crucial en el desbloqueo de información valiosa a partir de los datos.
Los analistas de datos capturan tendencias y patrones históricos, que sirven como base para el modelado predictivo. Una vez que se preparan los datos, los científicos de datos emplean una variedad de técnicas y algoritmos estadísticos para consultar datos y descubrir tendencias de datos; una vez que identifican tendencias, pueden incorporarlas en una máquina de análisis predictivo. En otras palabras, un analista de datos aplica técnicas de modelado predictivo para construir modelos que puedan predecir resultados futuros basados en datos históricos.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) son dos ramas clave de la IA que son fundamentales en el análisis predictivo.
- ML se refiere al desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos sin programación explícita.
- Deep Learning, por otro lado, es un subconjunto de Machine Learning que se enfoca en entrenar redes neuronales profundas para imitar el funcionamiento del cerebro humano, lo que les permite manejar datos complejos y no estructurados con una precisión notable.
Aprendizaje automático: detalles
El alcance del aprendizaje automático es enorme. El aprendizaje automático abarca una amplia gama de algoritmos, incluido el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden aplicar a varias tareas, como clasificación, regresión y agrupación.
Los requisitos y las fuentes de datos son consideraciones cruciales en Machine Learning. Los datos de alta calidad son esenciales para entrenar modelos de Machine Learning de manera efectiva. Los científicos de datos identifican y recopilan datos relevantes de varias fuentes, como bases de datos o web scraping.
Aprendizaje profundo: detalles
La ventaja de Deep Learning radica en su capacidad para aprender automáticamente representaciones jerárquicas a partir de datos sin procesar. Deep Learning se basa en redes neuronales profundas que consisten en múltiples capas de nodos interconectados que procesan datos.
Estos modelos de Deep Learning se destacan en el manejo de tipos de datos complejos, como imágenes o texto, y es por eso que Deep Learning ha superado los enfoques tradicionales de Machine Learning en tareas como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural.
Despliegue de una Solución de Analítica Predictiva con IA
Neural Concept entró en un colaboración con airbus para generar soluciones de diseño innovadoras para una amplia gama de desafíos aeroespaciales y de defensa en áreas como la dinámica de fluidos, la ingeniería estructural y el electromagnetismo.
La integración de la IA ha tenido un impacto significativo en el análisis predictivo, por ejemplo, el campo de presión en las superficies externas de las aeronaves. Con los métodos tradicionales de CCAE, este proceso solía tomar alrededor de una hora. Sin embargo, con la implementación del aprendizaje automático, el tiempo se ha reducido a unos notables 30 milisegundos. Esto significa una aceleración del análisis predictivo de más de 10 000 veces.
Tal aceleración puede empoderar a los equipos de diseño de productos con 10 000 variaciones de diseño más dentro de un período de tiempo determinado.
Análisis prescriptivo: caso de uso
En una aplicación de intercambiador de calor, el modelo NCS AI demuestra capacidades de pronóstico precisas para la eficiencia general, la temperatura y la caída de presión en las salidas del sistema. Esto validó el análisis predictivo y permitió a los ingenieros interactuar con nuevos diseños de intercambiadores de calor, iterando entre varias geometrías y topologías.
Además, la utilización de la biblioteca de algoritmos de optimización NCS mejora aún más la configuración del intercambiador de calor con diseño generativo. Esta integración predictiva-prescriptiva condujo a mejoras significativas en el diseño final logradas a través de técnicas de transformación geométrica.
Configuración optimizada del intercambiador de calor con NCS (Neural Concept Shape).
Resumen
En conclusión, la Inteligencia Artificial (IA) y el Análisis Predictivo están transformando los negocios, particularmente en el campo de la ingeniería. La IA, que abarca técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, aprovecha los datos históricos para pronosticar con precisión los resultados, lo que reduce la necesidad de simulaciones o pruebas experimentales costosas.
El análisis predictivo se centra en predecir con precisión los resultados futuros en función de los datos, y los ingenieros también se benefician de un enfoque prescriptivo, que recomienda acciones para la optimización.
La integración de la IA en el análisis predictivo ha revolucionado el proceso de ingeniería, brindando resultados más rápidos y diseños más eficientes a través de técnicas como el diseño generativo.
Nuevas posibilidades para los ingenieros
Los avances mostrados abren nuevas posibilidades para los ingenieros.
Sin necesidad de embarcarse en clases nocturnas de Python o Data Science, cualquier ingeniero puede mejorar su influencia en el proceso de toma de decisiones y lograr resultados superiores en todas las áreas del diseño de productos, ¡convirtiéndose en un “héroe de la empresa”!
Nota: Gracias a la Concepto neural equipo para el artículo sobre liderazgo intelectual/educativo anterior. Concepto neural ha apoyado este Contenido.
Asif Razzaq es el director ejecutivo de Marktechpost Media Inc.. Como emprendedor e ingeniero visionario, Asif se compromete a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, Marktechpost, que se destaca por su cobertura en profundidad de noticias sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo que es técnicamente sólida y fácilmente comprensible para una amplia audiencia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de visitas mensuales, lo que ilustra su popularidad entre el público.
