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SICK presenta la primera aplicación Deep Learning

La solución de SICK permite nuevos campos de uso no imaginados hasta ahora e impulsa la Industria 4.0.

SICK presenta la primera aplicación Deep Learning

Debido a la creciente dinámica de los mercados, se acelera también el desarrollo de los productos. En ciclos mensuales, en lugar de anuales, se realizan nuevos desarrollos para su madurez para el mercado. Los conceptos existentes no ofrecen apenas ninguna respuesta. Se requiere flexibilidad. También para las instalaciones de producción, que pueden adaptarse a las tareas individuales. La tecnología de sensor en el entorno industrial juega aquí un papel especial. Existen los sensores apropiados para una variedad de aplicaciones estandarizadas. Con la creciente necesidad de soluciones individuales, las soluciones a la medida tienen aquí también una creciente demanda.

"Hasta hace algunos años, los fabricantes habían intentado desarrollar sensores para cada requisito. Actualmente, las tareas cada vez más individuales, se solucionan por medio de nuevos conceptos de software para sensores. SICK ha creado ya en este campo una plataforma con el Eco-System SICK AppSpace, con la que pueden crearse soluciones adaptables para aplicaciones de automatización", explica Bernhard Müller, Vicepresidente senior de Industria 4.0 en SICK. De este modo, el fabricante de sensores da un paso más en dirección a la Industria 4.0 y presenta su primera solución de sensor que funciona en base a los algoritmos Deep Learning.

Las funcionalidades a la medida son posibles

La propia SICK utiliza la nueva tecnología Deep Learning en el entorno industrial para especializar la funcionalidad de sus sensores. De este modo, el sensor aprende a procesar informaciones y consigue con ello nuevas funciones. Además, con los sensores adaptados se consiguen nuevos procesos. Aquí, el sensor suministra, procesa y analiza datos gracias a los algoritmos de autoaprendizaje. 

Con una solución de sensor se entrena a los sensores, por ejemplo, mediante una variedad de imágenes, a responder a una pregunta específica. A partir de este entrenamiento, el sensor puede asignar autónomamente un resultado a nuevas imágenes desconocidas. "Por ejemplo, actualmente trabajamos con Deep Learning en un proyecto piloto en la industria de la madera. La base de nuestra solución es una cámara con funcionalidad Deep Learning", explica Müller.

Uso adecuado de los recursos y alta calidad

Para lograr un aprovechamiento óptimo de la madera como materia prima, los aserraderos deben saber cuáles son las condiciones de los troncos. ¿Dónde se encuentran los anillos anuales, y dónde el núcleo? Esto es necesario para un buen procesamiento de la madera. "Hemos enseñado a la cámara, por medio de Deep Learning, a averiguar cómo puede utilizarse la madera de la mejor forma. Una tarea que anteriormente solo podían realizar las personas", explica Müller. 

Con esta tecnología pueden realizarse nuevas aplicaciones, inimaginables hasta ahora, que hacen los procesos más eficientes y productivos. "En nuestro proyecto piloto pudimos aumentar el aprovechamiento del material, aumentar la calidad de los productos y evitar el desperdicio de los recursos", sigue diciendo Müller. Y no solo puede realizarse un uso sostenible con los materiales. También los empleados pueden dejar de realizar monótonas tareas y ahora están libres para realizar otras más complejas.

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