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Aplicaciones de machine learning en la industria

1. Mantenimiento predictivo.

2. Visión artificial.

3. Control de calidad.

4. Optimización de recursos.

5. Clasificación de productos.

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¿QUÉ ES EL 'MACHINE LEARNING' Y PARA QUÉ SIRVE?

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.

El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.

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La computación cuántica es una rama de estudio cuyo objeto es desarrollar tecnología informática a partir de los principios de la teoría cuántica. Según las leyes de la física cuántica , la tremenda capacidad de procesamiento de los ordenadores cuánticos se deriva de su capacidad de estar en múltiples estados y realizar tareas utilizando todas las permutaciones posibles de manera simultánea.

Una comparativa entre la computación clásica y la cuántica

La computación clásica se basa, en última instancia, en los principios del álgebra booleana. Los datos deben procesarse en un estado binario exclusivo en cualquier momento o bits. Aunque el tiempo que cada transistor o condensador necesita estar en 0 o 1 antes de cambiar de estado se puede medir en mil millonésimas de segundo, la rapidez con la que se puede hacer que estos dispositivos cambien de estado sigue estando limitada. A medida que se avanza en diseños más pequeños y rápidos, se comienzan a alcanzar los límites físicos de los materiales de los circuitos y el umbral hasta el que aplican las leyes clásicas de la física. A partir de ahí, entramos en el mundo cuántico. En un ordenador cuántico, se puede utilizar la carga o polaridad de partículas elementales - como electrones o fotones - para representar los ceros y/o los unos. Cada una de estas partículas se conoce como un bit cuántico, o . La naturaleza y el comportamiento de estas partículas forman la base de la computación cuántica.

Superposición y entrelazamiento cuánticos

Los dos fenómenos clave de la física cuántica son los de la superposición y el entrelazamiento.

Superposición: Podemos imaginar un qubit como un electrón dentro de un campo magnético. El sentido de giro (espín) del electrón puede estar alineado con el campo (estado giratorio hacia arriba, o spin-up), u opuesto a dicho campo (estado de giro hacia abajo, o spin-down). Según las teoría cuántica, la partícula entra en una superposición de estados, en la que se comporta como si estuviera en ambos estados simultáneamente. De esta manera, cada qubit utilizado podría adoptar los valores de 0 y 1 superpuestos.

Entrelazamiento: Aquellas partículas que hayan interactuado en algún momento retienen un tipo de conexión y pueden entrelazarse formando pares, a través de un proceso que se conoce como el de correlación. Dos partículas entrelazadas giran en sentido contrario. De esta manera, conociendo en qué dirección gira una se puede saber en qué dirección gira la otra. El entrelazamiento cuántico permite que qubits separados por distancias increíbles interactúen instantáneamente entre sí (sin estar limitados por la velocidad de la luz). Independientemente de la distancia que separe a las partículas correlacionadas, permanecen entrelazadas en tanto permanezcan aisladas. La combinación de los fenómenos de superposición cuántica y entrelazamiento cuántico permite multiplicar exponencialmente la capacidad de procesamiento Mientras que un registro de 2 bits en un ordenador normal sólo es capaz de almacenar una de las cuatro configuraciones binarias (00, 01, 10 u 11) en un momento determinado, un registro de 2 bits en un ordenador cuántico puede almacenar los cuatro números simultáneamente, porque cada qubit representa dos valores. Agregando más qubits, la capacidad se incrementa de manera exponencial.

Las dificultades que plantean los ordenadores cuánticos

Interferencia - Durante la fase de cálculo de un cálculo cuántico, la más mínima perturbación en un sistema cuántico (por ejemplo, un fotón errante o una onda de radiación electromagnética) provoca el fallo del mismo, en un proceso que se conoce como decoherencia. Los ordenadores cuánticos deben estar totalmente aislados de toda interferencia externa durante la fase de cálculo.

Corrección de errores - Dada la naturaleza de la computación cuántica, la corrección de errores es de vital importancia, dado que un único error en un cálculo puede invalidar la totalidad de la computación.

Observancia de salida - Íntimamente relacionado con los dos anteriores, la captura de los resultados del cálculo cuántico también entraña un riesgo de corrupción de datos.

Aplicaciones de la Computación Cuántica y la IA

Procesamiento de grandes series de datos

Resolución más ágil de problemas complejos

Los ordenadores cuánticos son capaces de resolver en cuestión de segundos cálculos que a un ordenador actual le llevaría años. Con la computación cuántica, los desarrolladores pueden realizar simultáneamente múltiples cálculos a partir de datos de entrada múltiples. Los ordenadores cuánticos son fundamentales para procesar el torrente inabarcable de datos que las empresas generan a diario. En cuanto a la velocidad de cálculo, estos ordenadores son capaces de resolver rápidamente problemas extremadamente complejos. Esta capacidad es lo que se conoce como supremacía cuántica. Así, un ordenador cuántico puede llevar a cabo en 200 segundos cálculos que a un ordenador tradicional le llevarían 10.000 años. La clave está en traducir los problemas del mundo real a los que se enfrentan las empresas al lenguaje cuántico.

Mayor conocimiento de negocio y modelos empresariales mejorados

Integración de múltiples series de datos

El futuro

En paralelo, en los próximos 5 años vamos a asistir a un auge en cuanto al número de aplicaciones de software cuántico, herramientas de desarrollo cuántico e ingenieros y expertos cuánticos, conforme vayan ampliándose las infraestructuras, y esto permitirá a más organizaciones aprovechar la potencia dos tecnologías transformacionales de computación cuántica e IA, por lo que multitud de universidades comenzarán a incorporar asignaturas de computación cuántica como materias troncales de sus planes de estudios.

Ahmed Banafa, Autor de los libros:

Referencias

[1] https://www.linkedin.com/pulse/quantum-computing-blockchain-facts-myths-ahmed-banafa/

[2] https://analyticsindiamag.com/will-quantum-computing-define-the-future-of-ai/

[3] https://www.analyticsinsight.net/ai-quantum-computing-can-enable-much-anticipated-advancements/

[4] https://research.aimultiple.com/quantum-ai/

[5] https://www.globenewswire.com/news-release/2020/11/17/2128495/0/en/Quantum-Computing-Market-is-Expected-to-Reach-2-2-Billion-by-2026.html

[6] https://ai.googleblog.com/2019/10/quantum-supremacy-using-programmable.html

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Computación Cuántica e IA: combinación transformacional | OpenMind

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La computación cuántica es una rama de estudio cuyo objeto es desarrollar tecnología informática a partir de los principios de la teoría cuántica. Según las leyes de la física cuántica , la tremenda capacidad de procesamiento de los ordenadores cuánticos se deriva de su capacidad de estar en múltiples estados y realizar tareas utilizando todas las permutaciones posibles de manera simultánea.

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Papel juega la Inteligencia Artificial en los coches autónomos.

Es la clave principal de éxito del sector.

Los coches autónomos es que pueden ser capaces de trasladarse sin la necesidad de un conductor humano. Sin embargo, existen distintos niveles de conducción autónoma, siendo la disponibilidad de piloto automático apenas el nivel 0, y la autonomía total en la conducción, el nivel 5.

En todos los niveles de conducción autónoma, la Inteligencia Artificial tiene un rol preponderante, pues ésta integra diversas disciplinas como el tratamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data), el aprendizaje automático o “Machine Learning” y el aprendizaje profundo o “Deep Learning”, necesarias en el diseño de los coches autónomos.

https://youtu.be/qxtIgGVwfF8?t=62

Al disponer de múltiples dispositivos eléctricos como:
* GPS,
*cámaras,
*sensores de presencia o de proximidad, entre otros,

Los coches autónomos captan el comportamiento de diversas variables del entorno, como presencia o forma de obstáculos, peatones, automóviles o señales de tránsito; o volumen de tráfico, condiciones ambientales o de la vía, información que es almacenada continuamente en bases de datos internas del ordenador del automóvil.

Luego, los algoritmos de aprendizaje profundo y automático permiten establecer modelos matemáticos que caracterizan la relación de las variables externas. Con estos modelos, el ordenador es capaz de emitir señales que ponen en funcionamiento distintos dispositivos como válvulas o motores mecánicos y/o eléctricos de los coches autónomos, conocidos como actuadores, posibilitando el control automático de variables de conducción, como la velocidad, fuerza de frenado o posicionamiento de giro de los neumáticos del coche, entre otras.

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El coche autónomo que no ha sido programado para conducir, sino que ha aprendido él

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IBM ha anunciado la disponibilidad de Qiskit Machine Learning, un nuevo módulo que forma parte parte de su kit de desarrollo de software cuántico open source, Qiskit, con el que los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades de los ordenadores cuánticos para mejorar la calidad de sus modelos de machine learning.

Qiskit Machine Learnig, ya disponible y con los bloques necesarios para llevar modelos de machine learning al espacio cuántico incluidos, hará posible que los investigadores y desarrolladores que quieran asegurarse de que su software se desarrolla con el mejor modelo posible puedan hacerlo. Esto implica la expansión de la cantidad de los datos de entrenamiento, que asimismo deben ser de la mayor calidad posible. Esto también lleva, en condiciones convencionales, a que se alargue el tiempo de entrenamiento de los modelos, y a un incremento de los costes. Pero con la computación cuántica no tiene por qué ser así.

En efecto, la delegación de algunas partes del proceso a un ordenador cuántico podría solucionar los problemas que ocasiona la mejora de los modelos, así como su mayor tiempo de entrenamiento. Todo gracias a que este tipo de equipos acelera el tiempo que lleva entrenar o evaluar un modelo de machine learning, además de aumentar en gran medida lo que se conoce como el espacio de funciones, esto es, la colección de funciones que se emplean para caracterizar los datos de los que se alimenta el modelo.

Según ha señalado el equipo de aplicaciones de Qiskit, " la computación cuántica ofrece otro camino potencial para aumentar el poder de los modelos de machine learning, y la literatura correspondiente está creciendo a un ritmo increíble. El aprendizaje de máquinas cuánticas propone nuevos tipos de modelos que aprovechan las capacidades únicas de los ordenadores cuánticos para, por ejemplo, trabajar en espacios de funciones exponencialmente de mayores dimensiones y mejorar así la precisión de los modelos. El uso de modelos de machine learning de mecánicas cuántica y clásicos permite a los investigadores comprender mejor la química y la físicas cuánticas, abriendo muchas aplicaciones y direcciones de investigación nuevas ".

Incluso en el caso de los desarrolladores de machine learning más expertos, dar el salto al mundo cuántico puede resultar complicado. Por eso el grupo de Qiskit ha desarrollado este nuevo módulo, con el objetivo de que el diseño del programa permita a los desarrolladores prototipar un modelo incluso aunque no tengan conocimiento experto de la computación cuántica.

Uno de los elementos dispuestos para ello en este módulo es QuantumKernel, una herramienta que computa matrices de kernel para un conjunto de datos determinado en un framework cuántico. Este es le primer paso hacia el mapeo de datos en un espacio físico con un espacio de funciones exponencialmente mayor, que puede proporcionar un entrenamiento más preciso para modelos de machine learning. Además, el módulo también tiene multitud de implementaciones de redes neuronales cuánticas, así como algoritmos de aprendizaje para entrenarlas y utilizarlas, con el fin de que los desarrolladores puedan desarrollar y probar sus propias redes.

Además, Qiskit Machine Learning permite a sus usuarios integrar sus redes neuronales cuánticas directamente en la librería de machine learning open source PyTorch. Y una vez que los desarrolladores han desarrollado un modelo de aprendizaje cuántico en Quiskit, podrán probar el algoritmo en ordenadores convencionales, y también en los sistemas cuánticos basados en la nube de IBM.

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IBM lanza Qiskit Machine Learning, un módulo para añadir computación cuántica al machine learning

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IBM ha anunciado la disponibilidad de Qiskit Machine Learning, un nuevo módulo que forma parte parte de su kit de desarrollo de software cuántico open source, Qiskit, con el que los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades de los ordenadores cuánticos para mejorar la calidad de sus modelos de machine learning.

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como una maquina aprende a resolver un problema en base a tres métodos basicos.Ej  robotica

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como una maquina aprende a resolver un problema en base a tres métodos basicos.Ej  robotica

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Medicina - Detección de Cáncer
Robótica - Autos autónomos
PNL - Sentimiento en las redes sociales
Recomendaciones - Películas, Música
Agricultura y Fauna - Detección de sequías, incendios

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En la la Industria Aeronáutica se resuelven varios temas a través de las herramientas de Data Science y Machine Learning.
Por ejemplo, para analizar la demanda y el comportamiento de los pasajeros.
Las aerolíneas y plataformas de viajes clasifican los pasajeros según origen, destino, tiempo de reservación etc. para identificar similitudes entre ellos -mendiante el método “clustering” de Machine Learning-.
También, hay modelos predictivos para que las aerolíneas mejor planifiquen y optimicen el consumo de combustible.
La  INDUSTRIA HOTELERA  hoteles tiene también muchos beneficios con la aplicación de machine learning, como la repercusión en el forecast que llevan a cabo los departamentos de revenue en los hoteles.
El departamento de revenue uno de los más beneficiado de esta aplicación en las estrategias forecast. Un forecast en revenue es, en resumidas cuentas, aquel que consiste en estimar el nivel de ocupación que tendrá un hotel en determinadas fechas de forma de planificar las estrategias que le aseguren una mayor rentabilidad. Esto los ayuda a conocer la relación precio y demanda, y generar tarifas que se adapten y anticipen a las fluctuaciones del mercado.

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El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.

APLICACIONES PRÁCTICAS DEL 'MACHINE LEARNING'

> Vehículos inteligentes: según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 ya veremos coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.

> Redes sociales: Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.

> Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): a través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos. Por otro lado, el PLN también se utiliza para otras tareas complejas como traducir la jerga legal de los contratos a un lenguaje sencillo o ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información relativos a un caso.

> Búsquedas: los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.

> Medicina: investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ya utilizan el Machine Learning para detectar con mayor antelación el cáncer de mama, algo de vital importancia ya que su detección temprana aumenta las probabilidades de curación. Asimismo, también se utiliza con una alta eficacia para detectar neumonía y enfermedades de la retina que pueden provocar ceguera.   > Ciberseguridad: los nuevos antivirus y motores de detección de malware ya se sirven del aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías.

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Machine learning es, sin duda, el término de moda dentro del mundo de la tecnología y dentro del campo de inteligencia artificial. Y lo es porque supone un gran avance a la hora de saber cómo una computadora puede aprender.

Pero ¿para qué se utiliza? Según la revista Forbes, estas son las diez aplicaciones y usos más habituales que tiene esta disciplina:
1. Seguridad de datos
El es un problema creciente hoy en día. Pese a que casi a diario surgen nuevos malware, suelen tener casi el mismo código que las versiones anteriores. De esta manera, el machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión. Es más, los algoritmos de machine learning pueden buscar patrones en cómo se accede a los datos en la nube e informar de anomalías que podrían predecir infracciones de seguridad.
2. Seguridad personal
El machine learning también puede ser una ventaja en este sentido. Por ejemplo, podría servir para aligerar los controles de seguridad en aeropuertos, ya que puede ayudar a eliminar falsas alarmas y detectar anomalías en las proyecciones de seguridad que el ojo humano podría no ver con claridad; en definitiva, aceleraría el proceso a la vez que se garantiza una mayor seguridad.
3. Comercio financiero
Predecir cómo se comportarán los mercados de valores es el sueño de muchos. Gracias al machine learning esto podría convertirse en una realidad. Muchas empresas del sector ya utilizan sus propios sistemas para predecir y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades.

Aunque muchas de estas operaciones pueden depender de las probabilidades, hablamos de un mercado con una probabilidad relativamente baja, donde estas aplicaciones pueden generar enormes beneficios y ganancias para las empresas, y donde los humanos no pueden competir con máquinas cuando se trata de consumir grandes cantidades de datos a gran velocidad.
4. Cuidado de la salud
En un estudio en el que se empleó el diagnóstico asistido por computadora (CAD) para revisar las mamografías iniciales de mujeres que desarrollaron cáncer de mama posteriormente, la computadora detectó el 52% de los cánceres hasta un año antes de que las mujeres fueran diagnosticadas oficialmente. Esto demuestra que los algoritmos de machine learning pueden procesar más información y detectar más patrones que una mente humana. Además, el machine learning también se puede utilizar para advertir los factores de riesgo de enfermedad en poblaciones grandes.
5. Marketing personalizado
El marketing personalizado se basa en un sencillo principio: mientras más se pueda saber sobre el cliente y su comportamiento, mejor se le podrá atender y se traducirá en más ventas. El machine learning puede ayudar, y mucho, a mejorar esta base. Por ejemplo, es cada vez más común que tras visualizar un producto en una tienda online, posteriormente nos persiga un anuncio de ese mismo producto para que finalicemos la compra. Y no solo eso, las empresas pueden personalizar qué correos electrónicos recibe un cliente, qué correos directos o cupones, qué ofertas ven, qué productos se muestran como "recomendados", etc., todos diseñados para conducir al consumidor de manera más fiable hacia una venta.
6. Detección de fraudes
El machine learning es cada vez más eficaz detectando posibles casos de fraude en diferentes campos. PayPal ya utiliza el machine learning para combatir el blanqueo de dinero; la compañía tiene herramientas que comparan millones de transacciones y pueden distinguir con precisión entre transacciones legítimas y fraudulentas, entre compradores y vendedores.
7. Recomendaciones
Si eres usuario de plataformas como Amazon ya sabes de lo que hablamos. Los algoritmos de machine learning permiten analizar la actividad de un usuario y compararla con la del resto de usuarios para determinar qué le gustaría ver o comprar en próximas ocasiones. En este campo los avances son increíbles, por ejemplo, gracias a esos algoritmos la plataforma puede detectar que un usuario está comprando un artículo que no es para él, sino para regalar.
8. Búsqueda online
Este quizás sea el uso más famoso del machine learning. Google y sus competidores mejoran constantemente lo que entiende el motor de búsqueda. Cada vez que se ejecuta una búsqueda en Google, el programa observa cómo responde a los resultados. Si un usuario hace clic en el resultado superior y permanece en esa página web, podemos suponer que obtuvo la información que estaba buscando y que la búsqueda fue un éxito.

Si, por otro lado, hace clic en la segunda página de resultados, o escribe una nueva cadena de búsqueda sin hacer clic en ninguno de los resultados, podemos deducir que el motor de búsqueda no proporcionó los resultados que deseaba, y el programa puede aprender de ese error para ofrecer un mejor resultado en el futuro.
9. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Una aplicación menos común pero que ya se está utilizando en diferentes disciplinas. Los algoritmos de machine con lenguaje natural pueden sustituir a los empleados de atención al cliente y dirigir a los usuarios más rápidamente a la información que necesitan. Se está utilizando, por ejemplo, para traducir la jerga legal poco clara en los contratos a un lenguaje sencillo y para ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información para prepararse para un caso.
10. Coches inteligentes
Según un estudio de IBM, se espera que en 2025 ya podamos ver coches inteligentes en la carretera. En este sentido, un coche inteligente no solo se integraría en el Internet de las Cosas, sino que también aprendería sobre su propietario y su entorno. Estos vehículos podrían ajustar la configuración interna (temperatura, audio, posición del asiento, etc.) de forma automática en función del conductor, informar e incluso solucionar problemas, y conducir y ofrecer asesoramiento en tiempo real sobre el tráfico y las condiciones de la carretera.

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Los 10 usos más comunes en machine learning e inteligencia artificial

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Machine learning es, sin duda, el término de moda dentro del mundo de la tecnología y dentro del campo de inteligencia artificial. Y lo es porque supone un gran avance a la hora de saber cómo una computadora puede aprender. Pero ¿para qué se utiliza?

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Crear o reutilizar/rediseñar modelos que esten enfocados en patrones de enfermedades oséas.
Por medio de distintos tipos de ingesta, por captura sobre los ya detectados, se pueda entrenar dicho modelo para poder realizar la predicción de que casos son los más propensos a que termianr como exitoso. (deformación)
Esto puede determinar presupuesto en Salud para trabajar proactivamente en la mejora continua, que partida presupuestaria contribuye al trabajo proactiva, creando una sociedad mas sana.

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En el area de salud permite analizar patrones para realizar diagnosticos o encontrar patrones que permitan hacer un diagnostico precoz de ciertas enfermedades. En el tratamiento de imagenes para encontrar ciertas anomalias. En el comercio para descubrir patrones de comportamiento. En la seguridad para descubrir fraudes o ataques. En ciertos servicios para recomendaciones y en marketing para publicidad personalizada.

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Algunos de sus usos y aplicaciones en la industria del Oil&Gas son los siguientes:

Monitoreo de tanques basado en sensores. Los sensores monitorean el rendimiento del equipo en tiempo real y lo almacenan en la nube. Envían alertas ante posibles problemas y facilitan la toma de decisión anticipada, mediante la visualización de gráficos en sus paneles digitales.

Monitoreo de operaciones acústicas. Los sensores miden continuamente la composición del petróleo y el flujo volumétrico para reducir el uso de maquinaria costosa.

Sensores sísmicos. Permiten el mapeo de los sitios de perforación subterráneos para determinar nuevas ubicaciones de perforación y optimizar la salida de los sitios operativos.

Réplicas digitales de activos físicos simplifican el análisis de cambios

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John Ruiz Machine learning se usa en diagnostico por imagenes, anatomia patologica y en analisis de datos en salud publica, en el área de la salud tiene multiples aplicaciones. Procesamiento del lenguaje natural ayuda a confeccionar epicrisis, y se podria aplicar en asistentes virtuales de apoyo a decisiones clinicas

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John Ruiz Machine learning se usa en diagnostico por imagenes, anatomia patologica y en analisis de datos en salud publica, en el área de la salud tiene multiples aplicaciones. Procesamiento del lenguaje natural ayuda a confeccionar epicrisis, y se podria aplicar en asistentes virtuales de apoyo a decisiones clinicas

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Averiguar acerca de los usos y aplicaciones del Machine Learning. Se recomienda analizar casos de estudio en diferentes industrias