Ingeniería y tecnologías disruptivas. Copimera 2021

El pasado jueves 14 de Octubre tuve la ocasión de participar en el XXVIII Congreso Internacional de COPIMERA (Confederación Panamericana de Ingeniería Mecánica, Eléctrica y Ramas Afines). El tema de la conferencia fue “Ingeniería y Tecnología Disruptivas”.

Al plantearme la conferencia, pensé en desarrollar con profundidad los aspectos más novedosos de la tecnología que están generando una “disrupción” en el trabajo de los ingenieros. La disrupción no es más que un cambio brusco, una interrupción en la evolución. La pregunta inmediata fue, ¿la disrupción es una novedad? y rápidamente me di cuenta que la ingeniería ha sufrido varias disrupciones en los últimos años, desde la regla de cálculo que dominó el trabajo de los ingenieros hasta los años 70, a la Inteligencia Artificial que nos invade hoy.

La calculadora, el ordenador personal, y la Analítica de Datos son solo algunas de las disrupciones que los Ingenieros hemos vivido en los últimos 50 años. Y como en todos los cambios, el primer requisito para que beneficiarse de ellos es conocerlos.

En las reuniones que tengo con empresas de todo tipo, una de las primeras sensaciones es que la reacción a la Analítica de Datos o la Inteligencia Artificial es de desconocimiento e inmediatamente de cierto rechazo… Así que en mi ponencia traté de recorrer de forma lo más sencilla posible la tecnología que nos está cambiando, y algunos ejemplos de cómo lo está haciendo.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: es el término más general que describe las técnicas que permiten a las máquinas replicar la inteligencia humana, usando la lógica y la inteligencia de máquina.

MACHINE LEARNING: Es el subconjunto de la IA que incluye tanto técnicas estadísticas y probabilísticas como aprendizaje reforzado.

DEEP LEARNING: Es el subconjunto del aprendizaje automático formado por algoritmos de redes neuronales multicapas que permiten al software entrenarse a sí mismo para realizar tareas como reconocimiento de voz, de imágenes, de texto, sobre grandes conjuntos de datos.

La idea clave de estas definiciones es “algoritmo”, es decir el conjunto de operaciones ordenadas que permite resolver un problema. Desde un problema de cálculo aritmético, al problema de qué probabilidad hay de que una determinada máquina se averíe, o una fase en mi proyecto de construcción se retrase.

Simplificándolo hasta el extremo, la Inteligencia Artificial es la tecnología que me permite desarrollar un “algoritmo” es decir un proceso de razonamiento para resolver un determinado problema. Para ello deberé conocer el problema en su detalle, y el aumento exponencial de la recogida de datos a través de sensores junto con el aumento, también exponencial, de la capacidad de almacenamiento y cálculo me permiten hacer esto como nunca antes se había hecho.

Una vez conocido el problema, será necesario entender las causas que lo provocan, y buscar el “algoritmo” que lo resuelva. Desde una simple regresión, a algoritmos mucho más complejos como las redes neuronales. Para definir este algoritmo, habrá que decidir el tipo y “entrenarlo”, es decir buscar los parámetros que lo definen. Volviendo al caso más sencillo de una recta de regresión, cuál es la ecuación de la recta y el coeficiente de regresión.

Ahora tendré que validarlo, comprobar que efectivamente este algoritmo es capaz de “adivinar” el futuro. Si he definido la relación entre el peso y la altura de varones adultos, entonces si este hombre mide 1,85 m probablemente pesará x Kg. y que si su peso es mucho menor, es muy probable que no sea un varón adulto sino un niño. Ya tenemos nuestro algoritmo.

¿Y cuál es la novedad? Esto ya lo podíamos hacer hace 35 años utilizando una calculadora científica… La gran novedad, la disrupción que cambia el trabajo de los ingenieros es que ahora podemos utilizar “máquinas” que por su capacidad de cálculo y su velocidad pueden plantear algoritmos mucho más complejos y resolverlos en mucho menos tiempo. Lo que hace años podía suponer horas de trabajo, ahora son menos que segundos. Y así, tiene sentido que la IA determine si un motor va a fallar, o si la demanda de un determinado artículo cambiará. La bondad de la respuesta dependerá de cómo hemos definido el algoritmo, y ahí la ingeniería tiene y tendrá un papel clave.

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