Para muchas empresas, la digitalización y la automatización son las claves para seguir avanzando en la industria de fabricación aditiva. Así, cada vez más fabricantes confían en soluciones basadas en la nube e integran diversos algoritmos en sus soluciones de impresión 3D para aprovechar todo el potencial de la tecnología. Como proceso digital en sí, la impresión 3D forma parte de la Industria 4.0 y, por tanto, es un componente importante de una era en la que la inteligencia artificial, concretamente el machine learning (también llamado aprendizaje automático), se utiliza cada vez más para optimizar la cadena de valor. La inteligencia artificial (IA) es capaz de procesar una gran cantidad de datos complejos en muy poco tiempo, y por lo tanto es cada vez más importante a la hora de tomar decisiones. A continuación te explicamos qué es el machine learning y por qué esta forma de IA está ayudando a dar forma al futuro de la fabricación aditiva.
El aprendizaje automático o machine learning es una subcategoría de la IA y se define como un sistema que utiliza algoritmos para examinar datos y posteriormente reconocer patrones o determinar soluciones. A pesar de que mucha gente piensa que el machine learning es una tecnología novedosa, sus inicios se remontan a la década de 1940, cuando los primeros investigadores comenzaron a recrear las neuronas del cerebro con circuitos eléctricos. En 1957 se desarrolló el llamado Mark I Perceptron, el primer gran éxito en este campo. La máquina era capaz de clasificar datos de entrada de forma independiente. Al hacerlo, el aparato aprendió de los errores cometidos en intentos anteriores, lo cual mejoró el proceso de clasificación con el tiempo. Desde entonces, se sentaron las bases de esta tecnología, y los investigadores quedaron fascinados con sus posibilidades y potencial. Así, nos encontramos con la inteligencia artificial en prácticamente todos los ámbitos de la vida. Desde el reconocimiento de idiomas hasta los chats inteligentes o los planes de tratamiento personalizados; el machine learning se ha implementado en una gran variedad de aplicaciones.
Machine Learning supervisado vs no supervisado
Dentro del espectro del machine learning, es importante distinguir entre diferentes métodos y modelos. Como no todos los procesos son iguales, hay que conocer la diferencia, por ejemplo, entre el machine learning supervisado y el no supervisado. El supervisado requiere disponer de datos categorizados (datos de entrada) y de la variable objetivo (datos de salida). A partir de ellos, se deriva el modelo, que luego examina los nuevos datos no categorizados y determina la variable objetivo para ellos mismos. Esta forma de aprendizaje automático se utiliza, por ejemplo, para predicciones, como la previsión de los intervalos de mantenimiento.
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