IA en TRUMPF: cómo las máquinas aprenden a ver

Weiß dirige el equipo de reconocimiento de imágenes por IA de TRUMPF en Ditzingen. Si por él fuera, se instalarían al menos 24 cámaras en el TruLaser Centre 7030, el primer láser totalmente automatizado de TRUMPF. En la actualidad «solo» hay doce, que proporcionan ingentes cantidades de imágenes y clips de vídeo. Junto con muchos otros datos, constituyen la base para desarrollo posterior de las máquinas y de productos completamente nuevos; son, por así decirlo, los cimientos del trabajo del equipo Computer Vision. Pero... ¿dónde está la IA cuando una TruLaser Centre 7030 está cortando una hoja tras otra? Una aclaración de los términos puede ayudar: la IA es un campo de investigación científica con muchas subáreas. El aprendizaje automático es una de ellas. Para que máquinas como la TruLaser Center 7030 «aprendan» y, por tanto, funcionen aún mejor y de forma más eficiente, necesitan herramientas y métodos en forma de software adecuado. La visión artificial, también denominada por los especialistas Computer Vision, es uno de estos métodos.

Korbinian Weiß es en realidad ingeniero mecánico, pero desarrolló proyectos controlados por software ya desde muy temprano en TRUMPF. Fue jefe de proyecto de la Sorting Guide de TRUMPF, para la que originalmente no estaba previsto utilizar IA. La Sorting Guide debería funcionar con algoritmos clásicos. «Nos funcionó muy bien en la sala de pruebas, obtuvimos los mejores resultados», afirma el profesional de 37 años. Luego se lo llevaron al cliente de prueba «y no funcionó nada». El problema eran las condiciones lumínicas. Los numerosos materiales claros y oscuros, las superficies reflectantes y los objetos del entorno sobrecargaban los algoritmos. Weiß: «Solo lo hemos conseguido con la IA». La base fueron las más de 100 000 imágenes, que el equipo Computer Vision tuvo que etiquetar primero, es decir, clasificar a mano. Con la información sobre si una pieza de chapa era visible o no en una imagen y los algoritmos correspondientes, el software pudo «entrenarse» para mejorar continuamente la precisión de la predicción en innumerables bucles de entrenamiento.

«Solo el 5 % es IA, el 95 % son datos», dice este profesional de 37 años explicando cómo trabaja su equipo y el verdadero reto: «Recopilar datos en primer lugar, seleccionar datos, etiquetar datos, compilar conjuntos de datos para diferentes objetivos de resolución de problemas, encontrar el equilibrio adecuado en los datos...» A veces, los algoritmos clásicos son más que suficientes para resolver un problema del cliente. Cada vez con más frecuencia, pero no siempre. Han ocurrido muchas cosas en el campo de Computer Vision desde el desarrollo de la Sorting Guide, que TRUMPF lanzó al mercado en 2020. No solo han mejorado la tecnología y las bases de datos de algoritmos, sino que también se ha modificado la mentalidad. «Actualmente cuando desarrollamos productos siempre pensamos en los datos», afirma Weiß. Esta es la razón por la que se han instalado cámaras en el TruLaser Center 7030 y por ello son posibles modelos de negocio completamente nuevos. Esto incluye, por ejemplo, el nuevo modelo Pay per Part de TRUMPF.

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