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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.
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
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
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con empresas posiblemente interesadas en los trabajos de investigación de
los investigadores del área.
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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:


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
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.
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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.
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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.
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