La Inteligencia Artificial ofrece ventajas reales

La empresa ha aunado los conocimientos de IA de sus distintas filiales -desde Italia, Finlandia y Suecia hasta América- y ha integrado la plataforma de aprendizaje profundo MiCROTEC Ai en todas las soluciones de escáner de calidad MiCROTEC, ofreciendo así a los clientes resultados de clasificación aún mejores.

Han pasado casi 30 años desde que Patrick Freeman comenzó su carrera en Lucidyne Technologies, en el estado norteamericano de Oregón. Desde entonces, el informático ha visto ir y venir numerosas tendencias en tecnología de escáneres y siempre ha elegido las mejores soluciones para Lucidyne y para la industria maderera en general. Freeman lleva casi el mismo tiempo dedicado a los métodos de aprendizaje automático para redes neuronales artificiales, y casi diez años a la IA de aprendizaje profundo.

"Llevamos trabajando con inteligencia artificial desde 1987. Hace ya cinco años, construimos el primer escáner industrial como solución completa utilizando tecnología de IA de aprendizaje profundo", nos cuenta Freeman, que fue CTO de la empresa hasta la adquisición por parte de MiCROTEC hace dos años. Hoy, Freeman es el CTO del Grupo MiCROTEC y actualmente está en proceso de aunar los conocimientos de IA de las distintas ramas de MiCROTEC en una plataforma, llevando así a un nuevo nivel las posibilidades de la IA de aprendizaje profundo en la industria maderera.

Según Freeman, la clave del éxito del uso de la IA de aprendizaje profundo es una gran cantidad de los datos adecuados, las herramientas adecuadas y un equipo de las personas adecuadas que sepan lo que hay que hacer. "En 2012 se lanzó AlexNet, la red neuronal convolucional de aprendizaje profundo más conocida, para el procesamiento de datos de imágenes. Queríamos introducir esta nueva tecnología en la industria maderera lo antes posible, y lo conseguimos. Hace diez años, los estudiantes desarrollaron AlexNet. Hoy contamos con un equipo experimentado y una gran reserva de datos de la que echar mano. Gracias a estas condiciones marco, hoy estamos un paso por delante", nos cuenta Freeman y añade que el manejo de la IA también desempeña un papel clave: "Hemos simplificado al máximo el uso de la IA de aprendizaje profundo para los clientes. Nuestra aplicación web QCassist les ayuda a ellos y a nosotros en la recopilación automatizada de datos, que luego se utilizan para entrenar nuestras redes."

La IA de aprendizaje profundo forma parte ahora de todos los productos MiCROTEC, ya estén diseñados para madera en rollo, aserrada o cepillada. "Todo el mundo conoce 'Intel Inside' en relación con los ordenadores. Nosotros podríamos llamarlo 'MiCROTEC AiInside'", dice Freeman, estableciendo una comparación. Para el CTO, esto incluye todas las soluciones de escáner de MiCROTEC Linköping (antes WoodEye) y MiCROTEC Espoo (antes FinScan). "Algunas de las características de la madera son más fáciles de reconocer y no requieren IA. En cuanto al resto, la IA nos ayudará a nosotros y a los clientes a conseguir resultados de clasificación aún mejores en el futuro", explica Freeman.

A ambos lados del Atlántico, tanto las personas como las máquinas tienden a clasificar la madera como de menor calidad de la que realmente es, sólo para ir sobre seguro. "Cualquiera que venda un escáner tiene que asegurarse de que se cumplen ciertos requisitos de calidad de las distintas clases de clasificación. Con MiCROTEC Ai, también podemos asegurarnos de que casi ninguna madera se clasifica por debajo de su calidad, lo que ahorra mucho dinero a nuestros clientes", afirma Freeman, mencionando una posible aplicación de esta tecnología.

Cuando se trata de madera en rollo, MiCROTEC Ai no sólo ayuda al escáner en la evaluación de los defectos de la madera, como nudos muertos, bolsas de resina o madera comprimida, sino que también ayuda a determinar el volumen exacto en invierno. "Cuando hay nieve helada en los troncos, a menudo se sobreestima su volumen. Con MiCROTEC Ai, el escáner puede distinguir mucho mejor la nieve de la madera y medir los troncos con mayor precisión", explica Freeman.
 

Para la creación y posterior desarrollo de su plataforma de IA, MiCROTEC utiliza todos los diferentes sensores de sus escáneres. "Esto nos permite recopilar todos los datos necesarios para que nuestra IA pueda aprender de la mejor manera posible. Después, sólo necesitamos las herramientas adecuadas para procesar los datos y tantas muestras como sea posible para que la IA siga mejorando", explica Freeman.

Sin embargo, al desarrollar la IA para un nuevo tipo de madera, MiCROTEC no tiene que empezar de cero cada vez. "Nuestra gran base de datos suele contener datos sobre tipos de madera similares que a menudo tienen propiedades y características comparables. Los utilizamos como punto de partida y solemos obtener buenos resultados muy rápidamente", explica Freeman. Uno de los retos en los que trabajan duro todos los desarrolladores de IA son los datos infrarrepresentados sobre sucesos que son relativamente raros pero que, sin embargo, pueden causar grandes daños.

"En el caso de la conducción autónoma, puede tratarse de otro vehículo que no se detiene en un semáforo en rojo. En la industria maderera, un defecto raro de la madera que tenga un impacto negativo significativo en las propiedades mecánicas puede ser un suceso tan raro", explica Freeman y añade que el uso de simulaciones, es decir, troncos creados digitalmente, puede producir muy buenos resultados en esos casos.

Aunque ya se ha explotado parte del potencial de optimización gracias a estos desarrollos, MiCROTEC está convencido de que son sólo el principio. "En la feria Ligna 2023, mostraremos al sector qué más nos depara MiCROTEC Ai", anuncia Freeman, mirando al futuro.