MACHINE LEARNING: EL MOMENTO ES AHORA
En primer lugar, resulta
fundamental la explicación del concepto, así como la evolución del mismo
durante los últimos años. El término “Machine
Learning” hace referencia en sus inicios a una subdisciplina de la
inteligencia artificial (IA), que
tenía como eje principal el estudio del reconocimiento de patrones y el
aprendizaje por parte de las máquinas. Durante la década de los 90 “Machine Learning” se separará de la IA
convirtiéndose así en una disciplina individualizada, que tendrá como objetivo
principal la resolución de problemas de carácter numérico que surgen en la
práctica.
A continuación, se presentará un claro ejemplo del
desarrollo de máquinas con sistema inteligente, que estará enfocado al caso concreto
de búsqueda y rastreo de personas
desaparecidas en montaña o mar a través de la utilización de drones, ya que
se trata de un tema actual y que cada vez cobra más importancia con el transcurso de los años.
La aplicación de ambas
tecnologías hará posible que se cuente con una herramienta de visualización y análisis de datos en tiempo real de manera automática por medio de
un ordenador, sin que se precisen los ojos de una persona o personas. De esta
manera se descartará el factor humano de la ecuación, además de la posible
fatiga que acumulan los pilotos y observadores tras horas de vuelos de rastreo.
El ordenador, por medio de una gama
de patrones y empleando cámaras termográficas, será capaz de encontrar el
blanco con mucha más eficiencia que el ojo humano, incluso en las condiciones
más adversas.
El empleo de estos mismos patrones, en este caso enfocados al
mantenimiento en el sector industrial, permitirá a los drones realizar trabajos
con más rapidez y exactitud, ya que son capaces de detectar aquellas anomalías
o patologías que se estén buscando en la inspección aérea.
Imagen 1. Drones con cámara HD
incluida.
Por otro lado, destacar el progreso tecnológico proveniente del apoyo de este tipo de dispositivos en el uso de inteligencia artificial para crear sistemas de conducción autónoma. Se trata de un aprendizaje basado en el vuelo y evitación de obstáculos mediante el método de prueba/error.
Ingenieros en robótica de la
universidad Carnegie Mellon, situada en Pittsburgh, están presentando los
resultados de un curioso experimento
de enseñanza para el vuelo de drones, el cual se basa en dejar al dron en una
habitación para que él mismo, por
medio de impactos, sepa delimitar la zona para evitar colisiones
y aprenda a identificar otro tipo de objetos.
El objetivo de este experimento
será mejorar la
navegación autónoma con drones, lo cual podría ayudar en zonas donde
se desconoce el camino o las condiciones del lugar, donde el mismo dron podría
ser capaz de trazar una ruta para tareas de rescate o que muestre la vía de
escape mejor acondicionada.
En definitiva, se trata de un
avance que poco a poco se irá implementando en los drones, fruto de la alianza o
combinación de equipos de vuelo y la última tecnología en computación.
Me parece un post muy interesante, ya que pone encima de la mesa un tema que, en la actualidad, está ganando mucha importancia: los drones.
ResponderEliminarAdemás, ofrece un texto muy extendido en el que expone una serie de ideas claras y bien estructuradas. Por último, a pesar de que se haya expandido demasiado, ha realizado una infografia bonita y útil para resumir el post.
El tema elegido es muy interesante, sobretodo las distintas funciones de los drones. En cuanto a la infografía, me parece ligeramente extensa en relación al contenido.
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