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ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO ÁREA TECNOLÓGICA: Inteligencia Artificial y Aplicaciones RESPONSABLE DEL ANÁLISIS Y FIRMA: Amparo Alonso Betanzos Vicente Moret Bonillo FECHA DEL INFORME: 14-07-2010 DIFUSIÓN DEL INFORME: Correo electrónico y Página Web del grupo LIDIA. ANÁLISIS INTERNO Personal investigador y materiales empleados en las actividades de I+D+i El Área tecnológica incorpora 24 investigadores, de los cuales 11 somos profesores de universidad (con distintas figuras LOU) y 13 son becarios, investigadores contratados o doctorandos. Por tanto, la disponibilidad de una parte importante de los recursos humanos depende de la posibilidad de realizar contratos de investigación o de obtener becas, por lo que dependemos de los Planes de Recursos Humanos a nivel nacional y autonómico, y de la obtención de proyectos de investigación con contratos de personal. Este es un punto limitante importante para los grupos, ya que el personal investigador en formación puede ver truncada su carrera investigadora si no se dispone de los fondos necesarios en el momento necesario. De esta forma, se pueden perder en el área habilidades y conocimientos específicos, necesarios para el correcto funcionamiento del área. En cuanto a los materiales a usar, además de los específicamente relacionados con ordenadores y periféricos típicos, en ocasiones es necesario contar con material específico del campo de aplicaciones, por ejemplo, un cardiotocógrafo para un sistema inteligente de diagnóstico antenatal, una prensa para un sistema de predicción de roturas de vigas de hormigón, acceso a datos de distintos parámetros de las piezas mecánicas de un aerogenerador, o bases de datos típicas de un campo de aplicación particular. Al respecto, es necesario poder contar con acceso a recursos de este tipo para algunos de los proyectos aplicados que en este momento se están llevando a cabo en el área tecnológica. Este aspecto puede ser limitante para algunas aplicaciones muy específicas, en especial si los investigadores desean realizar un estudio preliminar sobre la idoneidad de las técnicas a aplicar. Capacidad investigadora Los integrantes del área tecnológica disponen de conocimiento sobre diversas técnicas de Inteligencia Artificial, y tienen experiencia en la aplicación de las mismas en diversos campos, relacionados con la Salud y la Medicina, la Informática, la Ingeniería Civil y la Ingeniería Industrial, principalmente. F-CITIC-06-A Edición 0 Página 1 de 6 ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO Proyectos realizados (Factores de éxito y fracaso) Los proyectos realizados hasta el momento se pueden dividir en varios tipos: Proyectos autonómicos con empresas. Hasta el momento se han realizado varios proyectos de aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial en las áreas de Ingeniería y Ciencias de la Salud. Dichos proyectos han dado lugar a colaboraciones con empresas como INDRA, NextVision, SIDECU Gestión, etc. Dichos proyectos han sido exitosos en general, y cabe citar la extensión de la colaboración de SIDECU Gestión en un nuevo proyecto, o la firma de un convenio marco con la empresa INDRA. Convenios marco con empresa y otros organismos oficiales. En este momento se dispone de tres convenios marcos con las empresas INDRA Sistemas y Gas Natural-FENOSA, y un convenio con el Instituto Tecnológico de Galicia (ITG). Los dos primeros además, tienen actualmente carga de trabajo anual e investigadores contratados con cargo al convenio. Proyectos autonómicos de investigación básica y aplicada. Estos proyectos nos permiten explorar nuevas líneas de investigación, nuevas herramientas o campos de aplicación novedosos. En este momento, tenemos 4 proyectos de este tipo, uno de investigación básica y los otros tres aplicados (1 en el área de la Medicina, 1 en el ámbito de la ingeniería civil-construcción y el tercero en el ámbito de la ingeniería civil-hidrología), con investigadores contratados con cargo a los proyectos. Proyectos nacionales de investigación. En este momento, el área dispone de un proyecto nacional del MICINN, con un contrato de investigación asociado, que nos permite trabajar en nuevas líneas de investigación, con posibles nuevas aplicaciones para su transferencia al sector productivo. Proyectos europeos. Mediante este tipo de proyectos se puede acceder a cantidades importantes de financiación así como la estrecha colaboración con grupos de investigación de otros países. En el ámbito de la aplicación de estas técnicas en la ingeniería civil en el área de puertos y costas se ha colaborado en un proyecto en el período 2006-2008. En la actualidad, el trabajo de los investigadores del área en proyectos de investigación, así como la pertenencia al CITIC, nos han permitido contactos con empresas que por el momento, han cristalizado en la solicitud de un proyecto al Plan Avanza, y en la solicitud de un proyecto con empresas al plan INCITE de la Xunta de Galicia. En ambos casos, la experiencia de los investigadores en cuanto las técnicas de Inteligencia Artificial nos permite abrir nuevas líneas de aplicación de las mismas. Funciones básicas que se desarrollan en el CITIC y su adecuación para generar ideas innovadoras. La presencia de investigadores del área tecnológica en el CITIC nos han permitido establecer contactos con empresas, que se han plasmado específicamente en una solicitud de un proyecto al Plan Avanza, conjuntamente con un grupo de otro área tecnológica, y en varias reuniones F-CITIC-06-A Edición 0 Página 2 de 6 ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO con empresas posiblemente interesadas en los trabajos de investigación de los investigadores del área. F-CITIC-06-A Edición 0 Página 3 de 6 ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO ANÁLISIS EXTERNO La producción en nuestros días puede estar muy apoyada en las nuevas tecnologías, como es la inteligencia artificial ya sea como soporte para una toma de decisiones más eficaz o en la ayuda de labores, tareas, que exijan gran demanda de tiempo o representen un alto grado de peligrosidad al ser humano. En España se han localizado los siguientes grupos empresariales que realizan I+D en Inteligencia Artificial: Grupo INDRA IActive Intelligent Solutions S.L. Grupo Ikerlan (País Vasco) MathLan Matematika, S.A. Fatronik - Tecnalia Grupo Robotiker (País Vasco) Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta tecnología, entre las cuales tenemos redes neuronales aplicadas al control de la calidad donde la red evalúa si determinado producto cumple o no con las especificaciones demandadas, control del proceso químico en el grado de acidez, algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades que trata de la asignación de N trabajos en M máquinas, los autómatas programables que se usan para la optimización de sistemas de producción, etc. En la actualidad se sigue investigando en los grandes laboratorios tecnológicos educativos y privados; sin dejar de lado los notables avances en sistemas de visión por computadora (aplicados por ejemplo, para la clasificación de artículos desordenados -tornillería o piezas marcadas por códigos de colores, por citar un caso-), control robótico autónomo (Sony, con sus robots capaces de moverse en forma casi humana y reaccionar a presiones tal como lo hace una persona al caminar), aplicaciones de lógica difusa (aplicación del tracking automático, por citar una aplicación), etc. Sin embargo, la Inteligencia Artificial sigue en su gran mayoría acotada por su dominio tecnológico, y poco ha podido salir al mercado del consumidor final o a la industria. Dentro del enfoque de la ingeniería de la Inteligencia Artificial, se clasifican las técnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías: 1. Técnicas básicas, así llamadas por encontrarse a la base de diversas aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Búsqueda Heurística de Soluciones, Representación del Conocimiento, Deducción Automática, Programación Simbólica y Redes Neuronales. Estas técnicas son las bases de las aplicaciones. En su mayoría, no necesita conocerla el usuario final, sino los profesionales que se dedican a su aplicación y la generación de aplicaciones comerciales. 2. Tecnologías, o combinaciones de varias técnicas básicas, orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robótica y Visión, Lenguaje Natural, Sistemas Expertos. F-CITIC-06-A Edición 0 Página 4 de 6 ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO 3. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos), Secuenciación de operaciones ("Scheduling"), Diseño, Interpretación de datos. Todas ellas son familias de problemas tipo. Por ejemplo, el diagnóstico se refiere a encontrar las causas de disfunciones, ya sea que se trate de problemas en una línea de producción o de enfermedades en una persona. 4. Campos de aplicación: Ingeniería, Medicina, Sistemas de Manufactura, Administración, Apoyo a la Toma de Decisiones Gerenciales, etc. Todas caen dentro de las áreas de los sistemas computacionales, pero que se consideran como clientes de la Inteligencia Artificial. La incorporación de agentes de decisión inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos y autómatas programables para optimización de sistemas de producción es una tendencia activa en el ambiente industrial de países con alto desarrollo tecnológico y con una gran inversión en investigación y desarrollo. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen como función principal controlar de manera independiente, y en coordinación con otros agentes, componentes industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, y operaciones de mantenimiento, entre otras. Existe una tendencia creciente a la implementación de sistemas de manufactura/ensamblaje más autónomos e inteligentes, debido a las exigencias del mercado por obtener productos con niveles muy altos de calidad; lo cual con operaciones manuales se hace complicada. Al diseñar un sistema de producción integrado por computadora se debe dar importancia a la supervisión, planificación, secuenciación cooperación y ejecución de las tareas de operación en centros de trabajo, agregado al control de los niveles de inventario y características de calidad y fiabilidad del sistema. Los factores mencionados determinan la estructura del sistema y su coordinación representa una de las funciones más importantes en el manejo y control de la producción. El Aprendizaje Reforzado (Reinforcement Learning) es un conjunto de técnicas diseñadas para dar solución a problemas cuya base son los procesos de decisión markovianos. Los procesos markovianos son procesos estocásticos de decisión que se basan en el concepto de que la acción a tomar en un estado determinado, en un instante determinado, depende sólo del estado en que se encuentre el sistema al momento de tomar la decisión. Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos la industria a nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma decisiones basados en la optimización de los parámetros de operación del sistema. Para efecto, el uso de técnicas inteligentes paramétricas y no paramétricas para el análisis datos es de gran interés. de de tal de Sin embargo, en la mayoría de las arquitecturas propuestas hasta el momento para manufactura integrada por computadora, carecen de un factor de integración fundamental. La comunicación entre los diversos niveles jerárquicos de una planta de producción es muy poca, ya que cada departamento se limita a realizar su función sin buscar una integración de toda la planta productiva a excepciones de empresas como ABB con su software Baan, etc. F-CITIC-06-A Edición 0 Página 5 de 6 ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO Por otra parte, en ingeniería civil son numerosos los problemas cuya solución se aborda simultáneamente mediante desarrollos teóricos, basados en modelos físicos, y contrastes experimentales que los corroboran y ajustan. El conocimiento así adquirido se traslada a las normas o instrucciones, que regulan todos los aspectos ligados al proyecto y ejecución de obras. La gran aplicabilidad de la Inteligencia Artificial puede utilizarse para la mejora de modelos predictivos en la ingeniería civil, en ámbitos como el hormigón estructural, la hidrología y puertos y costas. De esta manera se ofrece una nueva visión en la resolución de problemas en la Ingeniería Civil explorando el desarrollo de sistemas informáticos que combinan técnicas como las Redes de Neuronas Artificiales, los Algoritmos Genéticos y la Programación Genética. En cuanto a la presencia de la Inteligencia Artificial como área prioritaria en los planes de investigación a nivel nacional y local, cabe comentar que están presentes como aspecto de interés en el área TIN (Tecnologías de la Información) en el plan Nacional de I+D+i del MICINN y más recientemente en las tecnologías Sectoriales TIC (tecnologías de la Información y las Comunicaciones) y SIN (Sociedad de la Información), principalmente, del Plan Gallego INCITE. F-CITIC-06-A Edición 0 Página 6 de 6