Fabricación de máquinas capaces de ver
Si las máquinas tuvieran la capacidad de ver y pensar podrían tomar decisiones mucho más acertadas en los ámbitos de la industria y más concretamente de la producción. El proyecto financiado con fondos europeos Dynavis («Control de la calidad dinámicamente reconfigurable para procesos de manufactura y producción empleando visión artificial y aprendizaje automático») se puso en marcha con la finalidad de superar ese reto. En concreto, sus responsables estudiaron la forma de perfeccionar la inspección de productos mediante la mejora y la aplicación de un programa informático con capacidades de decisión similares a las humanas. Puesto que los procesos de aprendizaje automático requieren una labor de reprogramación intensa y normalmente larga, los investigadores se centraron en desarrollar tecnología nueva que agilizase considerablemente el proceso. Así pues, el equipo de Dynavis trabajó en algoritmos de visión artificial «adiestrables» y en técnicas nuevas de aprendizaje automático. Investigó métodos de aprendizaje automático con los que procesar datos complejos producidos por el sistema de visión e indagó en la manera de lidiar con informaciones múltiples e incluso contradictorias facilitadas por los distintos operarios. Esto exigía predecir el éxito o el fracaso del proceso de aprendizaje ya desde fases iniciales del proceso de adiestramiento. Aprendiendo directamente del operario humano, los científicos de Dynavis consiguieron modernizar el sistema de visión artificial. En los últimos compases del proyecto se presentaron dos prototipos efectivos dotados de la nueva tecnología. Uno es un escáner de rotores que sirve para explorar y clasificar imágenes de rotores. El otro es un sistema de inspección de la impresión de discos compactos que detectan efectos en los CD. Las implicaciones de la visión artificial para la industria son profundas, puesto que gracias a estos nuevos conocimientos cabe esperar que numerosos procesos industriales resulten más rápidos y sencillos. Los resultados de este proyecto, previsiblemente, ayudarán a superar la dificultad que entraña la simulación de las decisiones humanas en un programa informático. Gracias a ellos, la comunidad científica podrá sacar partido a la cooperación entre humanos y máquinas con el fin de que éstas aprendan tareas complicadas de inspección adaptándose de forma automática a requisitos específicos o cambiantes.
