Machine Learning – Inteligencia Artificial ¿En qué se diferencian y cómo su despliegue en el Edge está revolucionando la Industria?

5 de julio de 2022, by Jaime Vélez

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son las tecnologías más populares que se utilizan para crear sistemas inteligentes y a pesar de que están relacionadas, no son lo mismo. Debido a esta relación, cuando observas la Inteligencia Artificial frente al Machine Learning, en realidad estás analizando su interconexión.

Analizando Inteligencia Artificial y Machine Learning desde un nivel muy general, podemos distinguir como la IA es un concepto más amplio, en el que creamos máquinas inteligentes que pueden simular la capacidad y el comportamiento del pensamiento humano, mientras que el Machine Learning es una aplicación o subconjunto de la IA que permite que las máquinas aprendan de los datos sin programarlas de forma explícita.

Una vez hemos comprendido esto, podemos concluir que si bien la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están muy relacionados, no son lo mismo. Sino que el ML se considera un subconjunto de la IA.

Mientras que una computadora «inteligente» usa Inteligencia Artificial para pensar como un humano y realizar tareas por sí misma, el Machine Learning sería el cómo un sistema informático consigue desarrollar esta inteligencia.

Machine Learning

El aprendizaje automático o Machine Learning consiste en extraer conocimiento de los datos. Se puede definir como un subcampo de la Inteligencia Artificial, que permite que las máquinas aprendan de datos o experiencias pasadas.

El Machine Learning es una aplicación de la IA, que usa modelos matemáticos de datos para ayudar a un ordenador a aprender sin instrucción directa. Esto permite que un sistema informático continúe aprendiendo y mejorando por sí mismo, basado en la experiencia de datos históricos. Funciona solo en campos específicos de los datos proporcionados. Por ejemplo, si estamos creando un modelo de aprendizaje automático para detectar imágenes de gatos, solo dará resultados para imágenes de gatos, pero si proporcionamos nuevos datos como la imagen de un perro, dejará de responder. 

Algunos ejemplos de casos de uso de Machine Learning conocidos son: el sistema de recomendación online, para los algoritmos de búsqueda de Google, el filtro de correo no deseado, la sugerencia de etiquetado automático de Facebook, etc.

Se puede dividir en tres tipos:

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje reforzado
  • Aprendizaje no supervisado

Inteligencia artificial

Cómo hemos visto anteriormente de forma muy resumida: la inteligencia artificial es un campo de la informática que crea un sistema informático que puede imitar la inteligencia humana. Se compone de dos palabras «Inteligencia » y «Artificial», que significa «un poder de pensamiento creado por el hombre de forma sintética». 

La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático de imitar las funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. A través de la IA, un sistema informático es capaz de utilizar la lógica y las matemáticas, para simular el razonamiento que utilizan las personas para aprender a partir de nueva información y tomar decisiones.

Los sistemas de Inteligencia Artificial no requieren de programación, en lugar de eso, utilizan algoritmos inteligentes. 

Cómo la IA y el Machine Learning funcionan juntos

Cuando se busca la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, resulta de mayor utilidad saber cómo interactúan a través de su estrecha conexión que buscar en que se distinguen para comprenderlos mejor. Así es como la IA y el aprendizaje automático funcionan juntos:

Fase 1: Un sistema de IA se construye utilizando machine learning y otras técnicas.

Fase 2: Los modelos de aprendizaje automático se crean mediante el estudio de patrones en los datos.

Fase 3:Los científicos de datos optimizan los modelos de Machine Learning en función de los patrones.

Fase 4:El proceso se repite y se refina hasta que la precisión de los modelos sea lo suficientemente alta para las tareas que deben realizarse.

Esta estrecha conexión es la razón por la cual la idea de IA versus ML se trata mejor comprendiendo las formas en que la IA y el aprendizaje automático funcionan juntos.

El Poder de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Las redes neuronales, son una serie de algoritmos que se modelan a partir del cerebro humano y se utilizan para entrenar a un ordenador que sea capaz de imitar el razonamiento humano. La red neuronal ayuda al sistema informático a lograr la Inteligencia Artificial a través del aprendizaje profundo, también conocido cómo Deep Learning.  Las empresas de casi todas las industrias están descubriendo nuevas oportunidades a través de la conexión entre la IA y el aprendizaje automático.

Estos son sólo algunos de los casos de uso que han surgidos de esta tecnología para ayudar a las empresas a transformar sus procesos y productos:

Analítica predictiva

Esta capacidad ayuda a las empresas a predecir tendencias y patrones de comportamiento al descubrir relaciones de causa y efecto en los datos.

Motores de recomendación

Con los motores de recomendación, las empresas utilizan el análisis de datos para recomendar productos en los que alguien podría estar interesado.

Reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje natural

El reconocimiento de voz permite que un sistema informático identifique palabras en el lenguaje hablado, y la comprensión del lenguaje natural reconoce el significado en el lenguaje escrito o hablado.

Procesamiento de imagen y video

Estas capacidades permiten reconocer rostros, objetos y acciones en imágenes y videos, e implementar funcionalidades como la búsqueda visual.

Beneficios de la IA y El Machine Learning

La conexión entre la inteligencia artificial y el Machine Learning ofrece también poderosos beneficios para casi todas las industrias. Estos son solo algunos de los principales beneficios que las industrias ya han podido obtener:

Más fuentes de entrada de datos

La IA y el aprendizaje automático permiten a las empresas descubrir información valiosa en una gama más amplia de fuentes de datos estructurados y no estructurados.

Toma de decisiones mejor y más rápida

Las empresas utilizan el Machine Learning para mejorar la integridad de los datos y utilizan la Inteligencia Artificial para reducir el error humano, una combinación que conduce a mejores decisiones basadas en mejores datos.

Mayor eficiencia operativa

Con la IA y el aprendizaje automático, las empresas se vuelven más eficientes a través de la automatización de procesos, lo que reduce costes y libera tiempo y recursos para otras necesidades más prioritarias.

La IA industrial está empezando a dar resultados. Desde hace unos pocos años, el número y el tipo de dispositivos que envían datos se han disparado mientras que el coste de almacenamiento de los datos ha ido disminuyendo, lo que significa que la mayoría de las empresas están recolectando más datos en más tipos de formato que nunca.

Esto se ha hecho más evidente aún si cabe, con la llegada de tecnologías cómo el IoT o Edge Computing  que permiten no solo recoger datos directamente desde las máquinas, sino que  ahora también son capaces de ejecutar algoritmos de Inteligencia Artificial directamente sobre ellos.

La industria está empezando por fin a utilizar de forma significativa estos datos para producir un valor real. La pandemia ha provocado que esta tendencia sea aún mayor, ya que muchas organizaciones han tenido que cambiar sus negocios y han visto en la IA una oportunidad para transformar sus procesos y su modelo de negocio.

Las industrias que han conseguido obtener resultados gracias a la IA, se han dado cuenta de que no es un solo modelo de ML el que marcará la diferencia, sino cientos o miles. Y eso significa ampliar los esfuerzos de datos a gran escala. 

Para lograr la escala necesaria para que la IA sea un éxito, las organizaciones tienen que hacer que los datos formen parte de sus actividades cotidianas y esto solo es posible mediante la democratización del dato y su acceso a todos los niveles. Esto ya es posible gracias a plataformas flexibles cómo la de Barbara.

La plataforma Edge Industrial de Barbara, es una herramienta que permite:

1. Desplegar IA de forma sencilla y accesible.

2. Soportar un amplio espectro de casos de uso de Inteligencia Artificial, desde la analítica hasta los modelos operacionalizados en producción.

3. Construir sistemas de IA sostenibles, gobernables y abiertos a las necesidades y tecnologías cambiantes del futuro.

4. Aliviar la curva de iniciación en la IA

Esto significa ahorro de costes y tiempo en todas las partes de los procesos (desde la conexión a los datos hasta la construcción de modelos de ML y su implementación).  

La plataforma Edge Barbara proporciona tanto la flexibilidad como el control necesarios para escalar de forma sencilla las iniciativas de ML e IA y la capacidad de facilitar una iteración rápida de forma colaborativa. 

IA Edge: el nuevo modelo de Inteligencia Artificial Distribuido frente al Cloud 

La tecnología Edge permite día a día, más poder de computación, por lo que su capacidad de desplegar aplicaciones cada vez más complejas, abre las puertas de una Inteligencia Artificial distribuida y descentralizada, revolucionando el modelo de computación al introducir nuevos escenarios de uso con las siguientes condiciones en común:

  • Tiempo real: Industrias en las que se requiere de tomas de decisiones en milisegundos. 
  • Conectividad: las redes móviles actuales son a menudo irregulares y no pueden garantizar siempre la conexión con la nube. Algunos servicios necesitan estar siempre conectados.
  • Volumen de datos: la cantidad de datos generados por sensores puede ser enorme, lo que podría obstruir los canales de comunicación de área amplia.
  • Contexto: un contexto empresarial que siga la tendencia de descentralización, que permita interpretar los datos del IoT para la toma de decisiones..

La disrupción del modelo cloud no significa la desaparición de la nube, sino su extensión a la periferia. La nube seguirá existiendo. De hecho, ciertas funciones se realizan mejor en el cloud, como puede ser el entrenamiento de los algoritmos predictivos, ya que normalmente sólo la nube tiene todo el histórico necesario.

Lectura recomendada: Principales Tendencias de IA en el Edge en el 2022
Gráfico de tecnologías de Inteligencia Artificial

La IA en el Edge supone entonces un nuevo modelo de computación totalmente distribuida, que soporta una amplia gama de comunicaciones e interacciones. Lo que permite funcionalidades tan potentes como:

  • La toma de decisiones autónoma y local basada en los datos entrantes del IoT y en la información de la empresa en caché.
  • Redes entre pares: dispositivos que se comunican entre sí sobre un objeto dentro de su ámbito.
  • Consultas distribuidas a través de los datos que se almacenan en dispositivos, en la nube y en cualquier lugar. 
  • Gestión de datos distribuida, por ejemplo envejecimiento de los datos: qué datos almacenar, dónde y durante cuánto tiempo.
  • Algoritmos de autoaprendizaje que aprenden y se ejecutan en el Edge, o en la nube.
  • Aislamiento, con dispositivos que están desconectados durante mucho tiempo, operando con consumo mínimo de energía para maximizar su vida útil.

Sobre Barbara IoT

Barbara es la Plataforma Edge Industrial Cibersegura diseñada para gobernar la inteligencia distribuida.  Ayudamos a las empresas industriales en su proceso de digitalización, conectando equipos industriales a Internet y habilitando la Computación en el Edge de manera segura.

Hemos desarrollado la plataforma tecnológica que permite crear, desplegar y ejecutar algoritmos de Machine Learning y de Inteligencia Artificial en el Edge de manera ágil y segura, para sectores con activos críticos dispersos. 

Además, recientemente hemos sido nombrados una de las 100 startups españolas que liderarán el futuro, según expertos del Venture Capital.

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