Desarrollo de una inteligencia artificial que tenga en cuenta las necesidades humanas
Si bien la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial para transformar los procesos de fabricación mediante una mayor automatización, es importante que no se olvide el elemento humano. Los humanos participan inevitablemente a lo largo de toda la cadena de producción, y la relación sinérgica entre robots y trabajadores es fundamental para garantizar la fluidez de las operaciones. Davide Bacciu, coordinador del proyecto TEACHING (A computing toolkit for building efficient autonomous applications leveraging humanistic intelligence), de la Universidad de Pisa en Italia, apunta: «No puedes tener una IA que se comporte sin tener en cuenta las acciones humanas. Como humanos, nuestras reacciones y bienestar dependen de nuestros estados cognitivo y psicológico». Para que una IA impulse las eficiencias operativas y aligere las cargas de trabajo a lo largo de la cadena de producción, es fundamental que la introducción de la IA no ejerza demasiada presión sobre los humanos.
Aplicaciones autónomas para empoderar a los humanos
El equipo del proyecto TEACHING, financiado con fondos europeos, se propuso abordar este reto mediante el desarrollo de aplicaciones que aprovechan la respuesta de los humanos. Bacciu afirma: «Queríamos que el sistema empoderara a los humanos, y que fuera fiable y seguro». Para lograr esto, el proyecto reunió a especialistas en IA y en aprendizaje automático, así como ingenieros de fiabilidad y desarrolladores de «software». Bacciu añade: «Queríamos desarrollar aplicaciones seguras y fiables en las que se ejecutase la IA y, a continuación, demostrar su potencial en las aplicaciones finales». El proyecto utilizó coches autónomos como un caso de prueba. Al igual que en la fabricación, aquí es necesario un enfoque centrado en el humano, para garantizar un traspaso y una sustitución sin problemas entre el vehículo y el usuario. Los niveles de estrés y el estado psicológico de un pasajero pueden influir enormemente en la comodidad cuando se utiliza el modo de conducción autónoma. Por lo tanto, la IA debe tener en cuenta, no solo el estado del vehículo, sino también el de sus pasajeros. Bacciu afirma: «Nuestro objetivo aquí es intentar personalizar el servicio y garantizar que la IA puede reaccionar ante el usuario». En el modelo de TEACHING, los sensores que controlan el estado psicológico de los pasajeros alimentan a la IA, la cual ofrece retroalimentación para adaptar el estilo de conducción del coche autónomo. Bacciu explica: «La idea era que la IA fuera adaptable y, en última instancia, que se anticipase al usuario específico».
Metodologías y modelos para la IA distribuida
Este trabajo permitió que al equipo del proyecto TEACHING desarrollar con éxito nuevas metodologías y modelos para la IA distribuida. Además de todo esto, se demostró que la IA era capaz de aprender y adaptarse constantemente a las reacciones de un usuario específico. La idea es que la IA se adapte completamente a las necesidades del humano y no solo se centre en su propia tarea de producción. Bacciu añade: «Desarrollamos orientaciones y una biblioteca para desarrolladores sobre cómo estructurar este tipo de IA. Esto simplificará la vida de aquellos que quieran desarrollar aplicaciones autónomas de IA distribuida». Si bien esta tecnología presenta potencial en el sector de los coches autónomos, Bacciu lo ve como una aspiración a medio o largo plazo, dados los obstáculos normativos y tecnológicos que todavía deben superarse. El sector de la fabricación es de un interés más inmediato. Bacciu destaca: «Aquí hay un gran potencial por la necesidad de colaboración eficaz entre humanos y robots. Este tipo de IA distribuida, que tiene en cuenta a los humanos y aprende, permitiría a los robots operar de forma autónoma, al tiempo que respetan las necesidades de los humanos». A largo plazo, esto podría hacer que los lugares de trabajo fueran más seguros y menos estresantes, y ayudar a los fabricantes a lograr importantes ahorros de eficiencia.
Palabras clave
TEACHING, IA, inteligencia artificial, automatización, fabricación, robot
