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MADRID, 18 Oct. (Portaltic/EP) -
La compañía tecnológica Fujitsu ha desarrollado una tecnología de inteligencia artificial (IA) que garantiza mejoras en el control de calidad y la detección de defectos en los procesos de fabricación.
Esta nueva tecnología analiza y diagnostica automáticamente los datos de exploración ultrasónica de inspección no destructiva (NDT) "en pocos minutos", ayudando a identificar los problemas potenciales en los procesos de fabricación "de una manera más rápida", ha explicado Fujitsu a través de un comunicado. Utiliza un nuevo marco de inteligencia artificial que combina técnicas de procesamiento de imágenes y señales con la tecnología de aprendizaje profundo, para resolver complejos problemas de calidad en el mundo industrial.
El componente de aprendizaje profundo que utiliza dentro del entorno de IA aprovecha la capacidad humana de las redes neuronales profundas para procesar datos de imágenes, y así detectar patrones relevantes. Para ello, se basa en un conjunto único de tecnologías desarrolladas por los Laboratorios de Fujitsu en Europa. Esto implica convertir los desafíos de análisis de datos del mundo real en un formato de análisis de imágenes, automatizando y acelerando la detección de patrones relevantes en el NDT Ultrasound Scan Data, que puede ser indicativo de defectos de fabricación.
Por lo tanto, la inspección manual especializada puede orientarse a los posibles defectos, lo que se traduce en "una reducción del 80% de la atención que se requiere de un técnico experto". Como resultado, el control de calidad se mejora considerablemente y se eliminan cuellos de botella en el proceso de producción, ha destacado Fujitsu. Potencialmente se incrementa la producción y se consiguen mejoras significativas en la eficiencia. Además, la solución de la compañía japonesa tiene la capacidad de seguir aprendiendo después del despliegue, lo que permite una mejora continua del rendimiento y un mayor retorno de la inversión.
Esta tecnología ha sido ya implementada con éxito en una variedad de aplicaciones, incluyendo datos de sensores, consumo de energía, análisis de precios de acciones y fabricación inteligente, entre otros. Fujitsu ha puesto como ejemplo que esta solución se usó para mejorar la recuperación de modelos 3 D CAD de bases de datos masivas, "ayudando a acelerar el diseño del producto y mejorar el control de calidad". Esta tecnología también se incorporó a una aplicación de innovación social, detectando el comportamiento de un conductor a través de un sensor de aceleración discreto situado en la muñeca, con el objetivo de detectar errores potencialmente peligrosos como comer, beber o programar un GPS durante la conducción. Todos ellos se clasificaron "con precisión", utilizando un método novedoso que convertía los datos cronológicos del acelerador en representaciones de imágenes que luego alimentaron una red neuronal profunda.
