Pero bueno, la parte que hay un equilibrio más amplio
entre lo que es la parte más científica
y la parte de transferencia,
pues es justamente en detección de anomalías.
Y si resumiésemos a grandes rasgos qué es lo que hacemos,
pues sería optimización, modelado y control
mediante técnicas inteligentes.
Entonces, el título que pensé que sería más adecuado
para esta conferencia es eso, la aplicación de sistemas inteligentes
para detección de anomalías en casos reales con el objetivo
de optimizar la producción.
Bien, esta es la estructura en la que he basado la presentación.
Había pensado inicialmente en hacer una muy breve introducción
para aquellas personas que a lo mejor no están muy familiarizadas con.
Con la detección de anomalías o detección de fallos,
una breve introducción muy básica
y después centrarme sobre todo en aquellas cuestiones
más científicas porque tuvieron su producción científica
y que nos dio bastante buenos resultados.
Para a continuación pasar a un proyecto que tenemos activo
en este momento con el astillero con Navantia,
que pretende digitalizar el astillero lo máximo posible con el objetivo
de ser lo más competitivo posible también.
Y bueno, hablando con Joaquín,
pues decidí,
dado que me salió una presentación bastante extensa,
pues tratar de comenzar por las cuestiones más prácticas,
es decir, por el ejemplo más práctico con el astillero.
Y después, si queda tiempo, pues comentar estas dos cuestiones.
Metodologías que nosotros desarrollamos para hacer
detección de anomalías y, bueno, y después finalmente,
pues, llegar a las conclusiones y trabajo futuro,
pero que a lo mejor es probable que me pase en tiempo.
Bien, entonces aquí habría que comenzar,
pues, preguntándonos, pues, qué es una anomalía.
Puede ser algo muy amplio,
se puede aplicar a cualquier contexto, ¿no?
Y una anomalía,
pues básicamente la podríamos definir como algo que se sale de lo normal,
si hablásemos en términos estadísticos sobre todo.
Si nos preguntamos qué es un fallo,
que muchas veces se confunde o se unen los dos términos,
un fallo conllevaría la propia anomalía en sí
y que además puede conllevar un mal funcionamiento
o que se sale de lo que debiera de ser normal.
Entonces esa sería la principal diferencia
entre lo que sería la anomalía y el fallo.
Después, ¿qué es.
Ya tengo definidas la anomalía, ya tengo definido un fallo,
¿qué sería el detectar alguna de estas dos cuestiones,
alguna de estas dos cosas?
Pues tratar de detectarlo es aplicar todo tipo de técnica,
sea del tipo que sea, con el objetivo de primero
detectar que hay algo que se está saliendo de lo normal
y después ver incluso si es un fallo o si lo puedo considerar
como un fallo, ¿no?
Algo muy importante últimamente
y que viene un poco de la mano de la explicación, bueno,
sabéis que está muy de moda a día de hoy,
pues lo que es la inteligencia artificial explicable.
Bueno, antes de que hubiese la inteligencia artificial,
que a día de hoy todo es inteligencia artificial,
pues ya había cierta explicación a determinados eventos o fallos
que se producían.
Entonces, ¿es posible tratar de ver qué es lo que está ocurriendo
a partir de la detección de un fallo o de una anomalía?
Sí, sí que es posible
y es un poco en donde nos vamos a centrar también.
Después, como consecuencia de esto, lo ideal,
al final, sobre todo si hablo en términos de control,
es llegar a desarrollar sistemas tolerantes a fallos.
Es decir,
que si se produce un fallo, hacer todo lo posible
para que el sistema continúe funcionando,
también si es posible, lógicamente.
Bien, desde un punto de vista general,
la detección de anomalía o de fallos,
pues es el identificar desde un punto de vista estadístico un offlier.
Es algo que se va muy de lo que sería lo normal.
Mucho o poco, que después hay que establecer umbrales,
porque a veces me voy un poco de esos límites que yo establecí,
se puede considerar fallo o no, entonces ahí el propio operador
o quien haya diseñado el sistema es quien decide si categorizo
o identifico eso como un fallo o como una anomalía.
Bien, el detectar las anomalías.
Puede traer muchísimos beneficios.
Bueno, aquí todo el mundo saca estadísticas, ¿no?
A medida que se empieza con un tema,
pues si en algo muy básico, por ejemplo,
dice, no, los lazos de control, pues más del 90% son de tipo PID,
a lo mejor, ¿no?
Bueno, También aquí, lógicamente, la gente hace sus números,
yo no sé cómo los calculan muchas veces
o cómo llegan a esa conclusión, pero bueno,
si yo fuese capaz de identificar las anomalías,
hay autores que mencionan que se podría mejorar el proceso,
al menos desde un punto de vista de eficiencia energética,
entre un 5 y un 15%.
No sé de dónde sacan ese número, no está demasiado sustentado.
Y esto es algo simple, es algo fácil de llevar a cabo.
Como veis aquí, hay casos en los que es trivial.
Si se produce un fallo, no hay vuelta atrás.
Es una auténtica barbaridad.
Y después hay otros casos en los que, bueno,
desde un punto de vista, pues creo que simpático,
pues buscar a Wally,
esto lo conocemos todos y a veces puede no ser trivial.
Bien, os comento una anécdota que me pasó a mí recientemente.
Yo normalmente en donde vivo,
pues bajo por las escaleras.
Y yo notaba algo raro cuando pasaba por el rellano
del primero, pero es que no sabía qué era lo que ocurría.
En ese patrón que yo tenía en mi mente,
yo notaba algo raro.
No sabía qué era lo que pasaba.
Bueno, el otro día me di cuenta y resulta que faltaba el extintor
en el rellano.
Y yo sabía que algo no estaba bien, que algo se iba de ese patrón
que yo tenía prefijado.
Pero no sabíalo que era hasta que tardé días en darme cuenta.
Y bueno, las herramientas matemáticas
inicialmente, sobre todo si hablamos de control,
son muy útiles para detectar cosas sencillas,
pero si me voy a cuestiones más complejas,
el identificar patrones de imagen puede ser algo muy útil.
Y ahí el ser humano tiene muchísimas limitaciones
cuando esto ocurre.
Si nos vamos a temas relacionados con medicina,
el detectar, por ejemplo, determinados tumores de cáncer
de mama o algo así en un estadio muy temprano puede
ser realmente complejo.
En cambio, si me voy a.
Sistemas basados en visión computacional
pues esa tarea pues se facilita bastante
bien también aquí si me voy a en términos de control
si me voy a un sistema de control puramente dicho
pues tengo que tener en cuenta que los sistemas siempre.
Son variables por envejecimiento, por suciedad,
por lo que sea.
Son no lineales.
Sí que es cierto que lo que hacemos es una linealización
en torno a esa zona de trabajo en la que vamos a estar situados,
pero que son no lineales.
Y con mucha frecuencia
o casi siempre son multivariables y dependientes de esas variables.
Y otras muchísimas cosas que influyen.
Bien, hay un caso,
también para llevarlo a lo cotidiano, que es muy famoso,
no sé si lo conocéis, es un caso muy singular en cuanto.
A que se detectó un patrón diferente.
Sabéis, yo tengo 50 años,
pero recuerdo perfectamente a Gassi y a Becker,
y había una rivalidad brutal.
Y hubo un momento en que a Gassi le empezó a ganar a Becker.
Y nadie sabía muy bien qué era lo que ocurría.
¿Qué pasa?
Que es muy frecuente, incluso para los entrenadores de fútbol,
visualizar partidos del contrincante.
Pues bueno,
pues ahí Agassi lo que hizo fue ver partidos contra Becker
o con otros jugadores, etc. Y él se dio cuenta de algo,
de un patrón que se daba siempre, que a lo mejor lo conocéis,
que Becker inconscientemente.
Sacaba la lengua y en función de para el lado
en el que sacaba la lengua era para dónde iba a ir el sac
y el tener el poder predecir para dónde hacía el saque
pues era definitivo en muchos casos de cara a tratar de evitar
bueno de bueno cuando menos de devolver la pelota no.
Agassi fue muy inteligente en este sentido
porque no se lo dijo absolutamente a nadie, lo que hizo fue ganarle,
de vez en cuando dejar le ganar también a Becker
para que no fuese siempre
una constante e incluso en alguna ocasión Becker
le ganó por sus propios méritos
aunque le delatase esta cuestión, ¿no?
Agassi lo reconoció cuando ya estaban retirados y bueno,
quiero decir,
aquí esto es un caso muy típico de un patrón que es muy difícil
de detectar, sobre todo por un ser humano,
porque o te fijas mucho o caer en eso
es francamente complejo, ¿no?
Bien, desde un punto de vista estadístico,
si lo llevamos más a un campo académico,
es un dato que se va.
Si yo tengo una serie de datos, aquí tenemos una serie temporal,
pues ahí se identifica una anomalía
como un valor que está fuera de lo que debiera de estar.
En el campo del control, Aquí he puesto estos libros,
yo alguno de ellos lo consulté.
Es muy amplia la bibliografía en el campo
de la detección de anomalías, detección de fallos,
sistemas tolerantes a fallos,
el tratar de reconstruir una señal cuando hay un fallo de lectura, etc.
Quiere decir que es.
Una línea muy muy muy importante y muy representativa
de los sistemas de control no asegurar
pues que eso no pare si es posible y bueno entonces hay una serie
de cuestiones que se debieran de hacer que son muy importantes
para tratar de de conseguir esos sistemas tolerantes a fallos
como como un paso previo a esos sistemas tolerantes a fallos.
Pues básicamente lo que tengo que hacer es el aislar ese fallo,
si no va a tener repercusiones desde un punto de vista productivo
después.
Si me estoy refiriendo tan solo a lo que es una señal.
Aislar ese fallo e incluso,
por técnicas de regresión, técnicas de predicción o lo que sea,
el tratar de.
Poner el valor que debiera de tener cuando existe ese fallo de lectura,
por ejemplo, que sería el recovery en inglés.
Entonces, esta rama, que es bastante conocida,
que es la detección de fallos, aislamiento y la imputación.
Bien, como os dije, voy a comenzar
por un proyecto que tenemos vivo en este momento,
son ya.
Este es el cuarto año, son tres años y medio,
finaliza en septiembre este proyecto.
No sé si lo sabéis,
allí en donde nosotros estamos, en Ferrol,
yo creo que es el astillero más grande de España.
Fundamentalmente lo que hace es buques militares.
Bueno, hay dos astilleros en realidad,
uno que está en la propia ciudad, Navantia Ferrol,
y después está Navantia Fene, Sin Energies, que antes era Astano,
y que Navantia Ferrol está dedicado a buques de guerra
fundamentalmente y reparaciones, y después Navantia Fene
en este momento se especializó en Sin Energies
en lo que sería en eólica marina, eólica offshore,
y está haciendo jackets, monopiles, plataformas flotantes,
etcétera.
Bien, el CEMI es una alianza entre las dos instituciones,
el astillero, Navantia,
bueno, Navantia la empresa como tal, no puede ser el astillero solo,
y la universidad.
Tiene una parte de financiación del gobierno regional,
de la Junta de Galicia,
y después tiene una parte muy importante,
muy representativa del astillero.
Quien se moja en realidad es el astillero.
Y aquí, pues bueno, si sabéis,
la geopolítica en la actualidad está no demasiado bien,
Y entonces es estratégico el construir los buques militares
bien, incluso ser competitivo,
para la vida de la propia empresa el vender al extranjero,
que no se le puede vender a todo el mundo,
solamente a los aliados, ya sabéis cómo va esto.
Hay una estrategia de Navantia
que es el tratar de digitalizar al máximo el astiller.
De hecho, el eslogan que tenía cuando se constituyó el CEMI
es de las siglas de centro mixto de investigación.
La iniciativa inicialmente eran unidades mixtas.
Es la tercera convocatoria ya y ahora se formalizó.
De hecho, existe un edificio en donde están los investigadores,
en donde coexiste personal del astillero y de la universidad.
Entonces nosotros estamos en la línea del gemelo digital,
que también es algo que está bastante de moda.
Nosotros en realidad
hacemos cosas que supuestamente se van a usar en ese gemelo digital,
pero que nosotros, gemelo digital propiamente dicho,
no estamos haciendo.
Así que hacemos tareas de identificación,
robotización, automatización, etcétera, pero no.
Pero no estamos en el gemelo digital tal cual.
Bueno, aquí tenéislo que sería la celda de fabricación.
Básicamente lo que pretendemos aquí, cuando se hace un barco,
la unidad más simple de producción se le denomina previa,
que es los pre-assemblies, los minor pre-assemblies.
Básicamente, esas piezas están constituidas por una base,
son de acero, tienen una base y después refuerzos que van soldados
y una vez que están construidas esas previas,
si las ensamblo de forma adecuada, lo que creo son los bloques,
que serían las unidades siguientes, esos bloques ya se montan en la grada
y ya van haciendo lo que sería el barco, ¿no?
Y pues lo que se trata de hacer es automatizar barras
robotizar al máximo pues esta tarea de elaboración de previas
un barco es algo muy heterogéneo no es una cadena de producción
como puede ser una fábrica de vehículos
pero aquí se está tratando de ir a realizar una cadena de producción
para ser lo más eficiente posible y.
Que las tareas sean repetitivas y que se hagan de forma automática.
En concreto, hay 144 previas diferentes
para un barco.
Puede parecer que son muchas, pero en realidad
son pocas, porque después hay
que tratar de repetir esas previas para conseguir los bloques
y después ensamblar lo que sería el barco en la grada.
Entonces, aquí.
Bueno, son dos esquemas de la misma celda,
es una celda robotizada,
tiene una primera parte de selección de piezas,
tanto de bases como de refuerzos,
después lo vemos un poco mejor, y después tiene una parte
en donde lo que se hace es colocar los refuerzos en la base,
puntearlo y soldarlo.
Y ahí se pretende realizar, para que sea lo más robusto posible,
se pretende realizar detección de anomalías
para que el proceso, tanto de identificación de la pieza,
pues ya vea si esa pieza está bien o no.
Y después, cuando se hace la soldadura,
tratar de garantizar que el proceso de soldadura
se está realizando de forma correcta.
Bien, la imagen de la izquierda.
Esta imagen de la izquierda
era la primera aproximación de la celda robotizada,
que después se modificó por esta segunda aproximación,
en donde la gran diferencia, si os fijáis,
es que en la celda de entrada aquí tenemos tres bandejas.
Se está viendo ahí, ¿no?
Si tenemos tres bandejas,
en lugar de tener dos como teníamos en la versión inicial.
Bien, la cuestión, esta es la celda real,
en un AGV pues llegaría,
en una bandeja llegarían las piezas, todas en bruto,
tanto las bases como los refuerzos.
Hay una primera fase en donde están las máquinas de corte,
los pantógrafos, se cortan con plasma o con oficorte,
se cortan todas las piezas y después se tiran en las bandejas.
Esa bandeja llega con un AGV a la entrada de la celda
y traería.
Esta bandeja, que bueno, aquí se dejó la bandeja fija
para hacer las pruebas porque nosotros nos centrábamos más
en lo que sería la parte robotizada, pero aquí llegarían de todo,
bases y refuerzos.
Entonces, en esta primera fase,
identificando las piezas de forma adecuada,
con este robot lo que se hace es una selección de las piezas
en donde las bases van para un lado, los refuerzos van para el otro,
incluso se las debiera de voltear si fuese necesario.
Eso es algo que no conseguimos por ahora con esta tecnología.
Pero bueno,
lo que es la clasificación entre las bases
y los refuerzos sí que lo conseguimos.
Y entonces, después lo que se hace
es que se van cogiendo las piezas necesarias
para hacer la previa en concreto que nosotros necesitamos.
Bien, en esta primera parte.
Ahora con otra vista, justo encima de la,
aquí estas son las tres bandejas, si os fijáis,
aquí lo que existe es una cámara estéreo,
que tiene la posibilidad de capturar imágenes en dos dimensiones
y después imágenes en tres dimensiones.
Tiene una cámara central,
que es la que captura las imágenes en dos dimensiones
y después tiene.
Las cámaras estéreo, que tienen una inclinación concreta,
lo que hace es actuar sobre una altura precisa también,
es decir, que esté a esa altura no es capricho,
es porque la inclinación que tienen las cámaras me permite observar
de forma adecuada y generar una nube de puntos,
como vamos a ver después, sobre esta bandeja en cuestión.
Y esta cámara para nosotros es muy importante.
Aquí se ve un poco mejor el detalle.
Esta sería la cámara central con la que obtengo la imagen en 2D.
Y las dos cámaras de los extremos,
no se percibe a lo mejor demasiado bien,
pero sí que tiene una inclinación.
Esa inclinación es para actuar sobre la base de trabajo.
Y aquí tengo dos ejemplos.
Tengo dos ejemplos.
De captura de las imágenes.
Aquí la imagen en 2D y aquí la imagen en 3D,
que a priori no se ve nada por ahora.
Si hacemos pequeños tratamientos, después vamos a ser capaces
de identificar qué es lo que hay.
En la de la izquierda se ve, pues aquí tengo esta más grande,
así casi triangular, sería una de las bases
que yo os comentaba y las otras serían refuerzos.
Bien, si avanzamos un poco,
bueno, aquí vuelvo a tener las mismas imágenes,
la que está en dos dimensiones, monocromática, también ahora
incorporamos una cámara nueva, aún no tuvimos imágenes, pero bueno,
sí que ya vamos a tonos policromáticos
y puede ser interesante sobre todo para ver las posibles inclinaciones
que pueda tener.
Pero en la imagen en 3D,
que no se veía nada, Si lo que hacemos es eliminar
la nube de puntos correspondiente a la base de la bandeja,
lo que hacemos es aislar las piezas.
Y aquí ya veis
que ya se pueden identificar las piezas que tenía antes.
Y si hacemos un zoom sobre una zona en concreto,
como esta de aquí, pues ya vemos este refuerzo,
debajo otro refuerzo y debajo de todo está
la base de las piezas.
Bien.
Es bastante importante
porque ya no es solo el efectuar la detección de fallos,
detección de anomalías en estas piezas,
sino que vamos a poder conseguir dentro del proceso productivo
del astillero, conseguir hacer trazabilidad,
es muy importante.
Yo para que el barco.
Se construya de acuerdo a los requisitos
de una sociedad de clasificación,
pues se tienen que cumplir unas normas
y uno de los pilares fundamentales,
ya no solo para la sociedad de clasificación,
sino los sistemas de gestión de calidad en general,
es asegurar la calidad.
Es decir, quién hizo determinada soldadura,
qué material se usó para la soldadura,
el certificado de la chapa con la que se está construyendo
la previa, etcétera, etcétera.
Pues va a ser crucial este procedimiento
para realizar trazabilidad.
Bien, en una primera aproximación, no me voy a parar demasiado
en detalles, ¿vale?
En una primera aproximación para la parte
en donde estoy trabajando en dos dimensiones,
uso fundamentalmente dos técnicas en este momento.
Bueno, hay otras muchas,
pero las que nos dan buenos resultados son estas.
Y últimamente las que dan mejores resultados
son una de ellas nada más.
A ver, buenos resultados dan los dos,
pero el coste computacional es muy importante
y lo que se pretende es que estas celdas,
el reproducirlas por todo el astillero.
Una cosa que no dije y que es muy importante también
es que, bueno, esto está montado en el astillero,
en un taller en concreto,
y que se tienen unas condiciones casi de laboratorio.
Y esto puede parecer una tontería, pero no lo es tanto.
Porque en términos de visión,
la iluminación que yo tenga en el astillero es crucial.
En el astillero, bueno, en el taller.
Y aquí, pues cambia muchísimo.
Si es por la mañana, si es a mediodía,
si es de noche, si tengo luz artificial,
si alguien dejó la puerta del taller abierta.
Si resulta que tenemos un día súper
soleado y entran los rayos por la propia puerta.
¿Por qué?
Porque todo esto cambia mis condiciones de trabajo
y la identificación o no de las piezas de forma
adecuada va a ser más fácil o más difícil.
Bueno, volviendo a las imágenes que se capturaron en dos dimensiones,
pues aquí tengo diferentes pruebas realizadas con redes
convolucionadas.
Si os fijáis en las piezas, Bueno, aquí tiene una etiqueta que es
un número, que básicamente es la etiqueta que tiene asociada
la pieza.
Y esto sería la confianza en cuanto al modelo que yo tengo almacenado
en mi base de datos y lo que yo estoy identificando.
Esto es un ratio entre 0 y 1, 0 es que no hay correspondencia
ninguna y 1 sería una correspondencia plena con la pieza que yo tengo
o que pretendo identificar.
Como podéis observar, en todos los casos,
con redes convolucionales, con la V8,
en este momento estamos por la V12 ya,
que ya funciona muchísimo mejor, necesita muchísimo menos iteraciones
y la aproximación incluso es mejor.
Pero bueno,
si os fijáis, en todos los casos está por encima del 95%.
Bien, el entrenar los algoritmos,
que una vez que están entrenados ya está,
el entrenar los algoritmos con redes convolucionales
supone del orden de 100 iteraciones para un rendimiento bueno,
200 iteraciones para conseguir estos resultados que tenemos aquí
o incluso alguna más.
Pero bueno, el resultado es bueno,
la confianza es buena.
Si nos vamos a los transformers, Fijaros en este caso,
también obviamente identifico la pieza, que serían las tres cifras
que tengo en el lado izquierdo, y esta sería la confianza,
pues aquí estoy en un 0,98.
Los peores resultados que tuvimos fue de 0,97,
lo cual es bastante bueno.
Y lo mejor de todo es que el número de iteraciones en este caso
fue de 20.
Cuando en el caso anterior tenía que ir a ciento y pico,
doscientas.
Entonces los transformes en términos de visión, en 2D,
pues está siendo una revolución.
Bien, si nos vamos al tratamiento en tres dimensiones,
cuando tengo la imagen en tres dimensiones,
Fijaros que aquí, si hablásemos en términos científicos,
yo estoy creando los materiales, mi conjunto de datos,
con lo que después voy a hacer detección de anomalías.
Esto sería aún la creación de los materiales.
Bien, en este momento en el astillero se está usando el software NX.
Bueno, el sistema está con AutoCAD,
aún hay algunos que están con MicroStation
o alguna otra cosa, pero bueno, las extensiones son de XF o.
CAD o la extensión de NX en este momento.
Tengo los modelos en tres dimensiones, que sería lo que tendría
en el lado izquierdo de la transparencia.
Y a partir de esos modelos en tres dimensiones lo que se hace
es crear una nube de puntos correspondiente a esos modelos.
¿Por qué?
Porque después voy a tratar de hacer
la misma identificación que yo hacía en dos dimensiones,
la voy a tratar de hacer en tres dimensiones.
Y aquí la cosa es sencilla también.
En cuanto a entendimiento, pero es un poco más compleja.
Aquí tengo cinco indicadores, la puntuación de la superficie,
la puntuación del modelo 3D,
la del 2D, que lo descartamos porque en todos los casos
nos daba negativo, que es por culpa de la inversión.
Y si hacemos la media, el total
score es la media de todos los otros sin tener en cuenta la imagen 2D
de campo.
Y bueno,
aquí los resultados que nosotros vamos a considerar aceptables.
Fijaros que el peor de los resultados es 0,83 también
dentro de un rango entre 0 y 1.
Es una muy buena aproximación.
Básicamente, si volvemos atrás.
Aquí yo tengo mi modelo CAD, genero mi nube de puntos
y después trato de hacer un match con la nube de puntos que yo capturo
con la cámara estéreo.
Y en donde hemos puesto un umbral de en torno a un 0.8,
lo que supera el 0.8,
pues considero que es una pieza aceptable y si no supera eso,
pues tengo que empezar a tratar de averiguar qué es lo que ocurre.
Fijaros que simplemente con esto yo estoy identificando la pieza
que entra por.
Por la bandeja, estoy identificando la pieza
y por tanto esa trazabilidad la puedo hacer.
¿Qué pasa?
Que tengo que hacer algo más también.
Algo muy importante también en cuanto a la identificación
de la pieza, desde un punto de vista de la robotización de la celda,
es el identificar los ejes de coordenadas,
el punto de sujeción, el punto de agarre.
Yo voy a identificar mi eje X y mi eje Y. A partir de esos dos ejes
voy a trazar el eje Z. ¿Por qué?
Porque cuando acerco el actuador a la pieza,
si yo algo tengo que asegurar es la perpendicularidad.
¿Por qué motivo?
Ahí no se ve muy bien, después lo vamos a ver.
El actuador con el que se sujeta la base
o después, como veremos, los refuerzos,
pues está compuesto por seis ventosas de vacío, que es con lo que se sujeta
la pieza para llevarla a la siguiente estación.
Bien, la perpendicularidad es muy importante,
entre otras cosas,
pues para asegurar que ahí se produce el vacío de forma adecuada
y que la pieza se coge.
Como se tiene que coger para llevarla a la siguiente estación.
Entonces, con la identificación en 2D y 3D,
lo que hago es localizar también la aproximación,
es decir, la GZ para aproximarme de forma
adecuada a la pieza.
Bien, os decía que era muy importante desde un punto
de vista de trazabilidad el identificar el modelo CAD,
es decir,
a qué pieza me estoy refiriendo, si es una base,
si es un refuerzo,
pero que hay otra información a mayores que también lo consigo
con la cámara en dos dimensiones.
Todas las piezas llevan una marca que se hace
con un grabador láser y esa marca lo que hace a su vez
es contribuir a la trazabilidad de la pieza en su conjunto.
Es un código astronumérico de un montón de números,
17 números creo que eran.
Hay una pega que nosotros propusimos una mejora al taller,
propusimos una mejora.
Y es que de una pieza, de una previa,
tanto la base como los refuerzos tienen el mismo código.
Lo cual.
Si con un número más las previas más complejas tienen una base
y seis refuerzos como mucho, es decir,
que con un dígito más numérico me llegaría.
Para identificar exactamente a qué pieza me estoy refiriendo,
porque le pongo el mismo código a todo, ¿no?
Bueno, desde un punto de vista de gestión parece ser que es un lío
y por ahora no lo llevan a cabo.
Pero si tengo 17 caracteres y le pongo uno más,
tampoco sería demasiado complicado.
Bien,
aquí lo que hacemos es redundancia en la identificación de la pieza
y además facilita en cuanto a la gestión del sistema de calidad,
pues, identificarla plenamente.
Aquí tenemos otro ejemplo porque esto es sobre todo en los polines,
en donde se van a situar los equipos,
como normalmente se hacen con perfiles, ángulos, test, etc.
Pues no es fácil el grabar ese código con láser,
la propia máquina no lo hace de forma automática,
lo que se hace es el imprimir unas pegatinas
y ponérselas a la pieza en cuestión.
Bien, aquí tenemos un ejemplo de una anomalía
que tratamos de identificar.
Esto es un refuerzo, los que van soldados a las propias bases,
justamente lo que es una marca de haber punteado.
Bien, pues estas marcas, si se llevan a la bandeja después,
simplemente con haberlas punteado, Es capaz que identifica la pieza,
pero ese umbral que nosotros habíamos establecido en 0,85 o 0,86
lo rebaja un poco.
¿Por qué?
Porque tiene unas proyecciones ahí de material de aportación y demás.
Entonces, somos capaces de identificar que hay algún fallo.
Cuando menos, se revisa esa pieza, ¿no?
Que, bueno, que después es mucho más malo coger,
poner la pieza defectuosa, soldarla, porque después hay que desoldarla,
lo cual cuesta mucho más trabajo que soldar.
Y entonces, estaría evitando problemas en mi proceso productivo
y, en consecuencia, reduciendo los tiempos
y aumentando la tasa de cero defectos,
etcétera, ¿no?
Bien, aquí tenemos un vídeo.
Fijaros, aquí se está cogiendo una base.
Aquí la aproximación se hizo en una pieza que está perfectamente
posicionada en la bandeja, entonces es muy fácil la sujeción.
Si estuviese inclinada,
si os fijáis en la bandeja que está más próxima a lo que es el vídeo,
pues ahí las piezas ya están más retorcidas.
Ahí no siempre conseguimos extraer de forma adecuada el eje Z
y entonces asegurar la sujeción.
En el lado derecho tenéis un detalle de lo que es el actuador.
Si os fijáis, pues tiene tres ventosas en un lado,
tres ventosas en el otro y lo que sería el punto de agarre
estaría en el centro entre ambas.
Si yo trazase una línea recta entre las simétricas,
pues aquí todas se unirían a este punto.
Este sería la zona que yo estoy tratando
de localizar para hacer el agarre y que sería en donde estaría
el origen de ese eje Z, ¿no?
Esta misma pieza,
pues bueno, se complica un poco porque aquí, después os doy detalle,
estos son otras tres ventosas, esto que veis aquí.
¿Qué pasa?
Que este actuador se hizo de esta forma para ser capaz
de agarrar de forma correcta los refuerzos.
Los refuerzos son muy finitos.
Y entonces no puedo cogerlos como se está cogiendo esta pieza.
Entonces tengo tres ventosas lineales,
porque algunos al ser tan finitos,
pues tengo que cogerlos de esa forma,
aproximarme ahí.
Y después tengo que agarrarlo muy bien con el objetivo de puntear
y soldar.
Y es el detalle que vamos a ver a continuación.
Aquí ya las tres ventosas L. Las tres ventosas que serían
para la base si os fijáis quedarían más elevadas
lo que hago es bajar las tres ventosas que son
para coger los refuerzos esas piezas que son tan finas
y una vez que las tengo que tengo el vacío hecho
que está la pieza sujeta lo que hago es un giro de 90 grados
y después si os fijáis tengo estas dos garras aquí a este lado
y aquí a este otro lado para hacer una sujeción muy buena.
Y posicionarla de forma precisa encima de lo que sería la base para,
insisto, el puntear y después soldar.
Fijaros, aquí está cogiendo, ¿veis el detalle?
Ahora subelo que es el actuador y después las garras lo trincan
y lo lleva a lo que sería la mesa de soldeo que está en la segunda fase
de la celda de construcción.
Lo llevo ahí a esa segunda fase
y después ahí paso al siguiente.
Bueno, aquí se da un poco más de detalle de la mesa
en donde se hace el punteo y la soldadura,
la soldadura en definitiva.
En el lado derecho tenéis un vídeo,
ahí está punteando ahora mismo.
Puntea en tres zonas diferentes con el objetivo
de que el refuerzo quede sujeto a la base.
Ahora aparto el robot y lo que hago es proceder a la soldadura.
Después trazo todo el cordón de soldadura.
Entonces, esa sujeción es crítica.
Y la verdad que no es nada fácil de conseguir en este momento
no por nada sino porque los refuerzos a veces son verticales
pero en otras ocasiones tienen cierta inclinación
y eso lo tengo que conseguir con el robot
de la primera fase el darle ese giro
adecuado puntear de forma adecuada y después una vez que está punteada
la pieza está sujeta preparada vamos
que no tengo que estarla agarrando de ninguna forma
y después podría hacer lo que es el soldeo.
Aquí es otra de las zonas muy importantes.
Si os fijáis, el segundo robot tiene una cámara, esta de aquí,
este cuadro plateado que veis, pues es una cámara de superficie.
Básicamente lo que hace es ir también por visión,
ir viendo cómo va quedando lo que es la superficie de la soldadura,
lo cual nos da una idea también de si puede haber alguna anomalía,
si algo no está yendo bien o si está ocurriendo algo.
Aquí estamos trabajando ahora mismo con el proceso de soldadura
desde dos puntos de vista.
Se están monitorizando las variables de voltaje,
corriente, humedad relativa, temperatura.
En un principio también se iba a monitorizar
lo que es la temperatura en la chapa,
pero eso es un lío al final,
porque tendría que haber un agarre perfecto del sensor a las chapas,
eso no está funcionando bien, pero sí que influye muchísimo.
Fijaros que estamos en un ambiente, el mar está al lado,
salimos por la puerta y está el mar al lado,
y la temperatura y la humedad relativa
influyen un montón.
Entonces, se monitorizan esas cuatro variables,
son con las que nos quedamos para hacer detección de anomalías,
Después tenemos la cámara de superficie,
que eso sería la otra línea para hacer detección de anomalías
también, para ver si hay determinadas incongruencias,
determinadas protuberancias o huecos en esa superficie
también que nos lleva a decir que el proceso de soldadura
nos está haciendo de forma correcta.
Si hay desviaciones significativas
tanto en la corriente como en el voltaje,
normalmente si imaginaros que hay, que yo voy soldando,
pues en un sitio falta acero.
Ahí lo que va a ocasionar inmediatamente
es que la corriente va a aumentar,
o sea, va a tratar de aumentar en lo que es el lector.
Entonces ahí.
Por así decirlo, la máquina de soldar se tiene que esforzar un poco más
y eso sería un indicador de anomalía.
El hacer esto a mano es imposible, entonces se monitorizan los datos
y se aplican algoritmos de detección de anomalías
con el objetivo de identificar eso, que está fallando la soldadura.
Entonces, nosotros necesitamos validar lo que estamos haciendo.
Entonces, esto se compara con lo que son los análisis no destructivos,
sobre todo, que son con ultrasonidos.
Después viene la gente de análisis no destructivos,
hace ultrasonidos y si detecta un poro nos dicen
qué zona exactamente se produjo el poro o hay una grieta
o lo que sea.
Y nosotros tenemos que compararlo con la posición del robot para saber
que efectivamente ahí se produjo algo.
Es un tema, lo que es realmente complejo
no es tanto el hacer detección de anomalías
como generar el conjunto de datos que nos va a permitir hacer
detección de anomalías después de forma correcta.
Lo realmente complejo, muy complicado,
es generar ese conjunto de datos.
No sé si habéis visto de forma más o menos precisa
en qué consiste este proyecto, que bueno, aquí lo conté muy rápido,
pero que es un dolor de muelas.
Entonces aquí a lo mejor llama más la atención
lo que es la celda robotizada
que lo que es la propia detección de anomalías, la trazabilidad,
la optimización del proceso, etcétera, ¿no?
Bien, como las pruebas allí en el centro es realmente complejo
el conseguirlas a veces,
nosotros nos estamos creando nuestros propios conjuntos de datos.
Entonces, ahora sí, esta cámara que compramos ya es policromática,
tiene una serie de ventajas frente a la otra.
La gran desventaja es que no está pensada para ambientes industriales,
para ambientes hostiles como son aquellos,
pero sí que nos está permitiendo crear lo que después nos va a ser
de utilidad en el propio proceso.
Entonces, tenemos una cámara un poco mejor,
Hay otra ya que aún no se instaló, que se va a instalar allí ya
para entornos industriales.
Después lo que hacemos es imprimir en 3D piezas que serían las correctas
y después piezas con determinadas anomalías.
Básicamente les sacamos un trozo, hacemos protuberancias
en las piezas, etcétera.
Y eso es lo que nos está permitiendo ensayar y adelantar trabajo
para cuando podamos probar allí en el astillero.
Créeme que lo más complicado es el entorno, la luz, la humedad,
es lo más complicado.
A día de hoy, fijaros, hay 144 previas,
aún no fuimos capaces de hacer una previa completa
desde el principio.
O sea, se avanzó muchísimo, pero bueno,
aún no está lo suficientemente pulido el tema.
Como para la trazabilidad sí que se puede hacer
sin lugar a dudas.
Pero lo que es robotizar todo el proceso
desde que entran en el AGV
hasta que salga la previa allí para el siguiente paso
para crear el bloque, no fuimos capaces aún.
Pero bueno, estamos en ello.
Bien, y aquí, si os parece, os explico al menos una,
preparé dos de ellas que fue, os insisto,
lo que nos fue más rentable desde un punto de vista científico.
Sebastián visitó nuestros laboratorios,
allí el laboratorio de optimización,
si te acuerdas, donde teníamos todos los depósitos y demás,
pues allí es en donde hacemos nuestros ensayos,
hacemos nuestros conjuntos de datos y bueno,
Bueno, ¿qué tipos de técnicas usamos nosotros?
Porque aquí, como en todo trabajo de investigación,
hay que hacer un repaso de bibliografía
lo más amplio posible,
ir a una taxonomía para saber en dónde estamos
y demás.
Después, crear esas condiciones.
Y aquí aprendimos mucho a base de enviar artículos
y que nos los rechazasen directamente.
Lo mejor que le puede pasar a un doctorando
es que le rechacen artículos siempre y cuando
la revisión sea constructiva, ¿no?
Si es una revisión destructiva, pues no aprendes nada.
Pero bueno,
nosotros nos habíamos sofuscado, sobre todo como, pues bueno,
mi formación, que fue lo que definió el grupo también,
lo de sistemas inteligentes en la ingeniería,
pues nos sofuscábamos muchísimo con las técnicas inteligentes
para todo, ya para todo, ¿no?
Pues los revisores nos dijeron, a ver,
que antes de meter os ahí es muy importante
tener en cuenta las tradicionales,
porque cuesta muchísimo menos hacerlas a veces
y además se obtienen mejores resultados
en muchas ocasiones.
Entonces, Aquí, aunque fue un poco al revés,
primero empezamos con las inteligentes,
lo cierto es que a día de hoy
abarcamos las técnicas estadísticas normales y corrientes
y quedan muy buenos resultados.
En muchas ocasiones no es necesario ir mucho más allá.
Después sí que vamos a las basadas en técnicas inteligentes.
Y en casos muy concretos, las técnicas inteligentes
funcionan bien.
Y una parte muy importante,
algo que nos vino muy bien, es que en algún caso
tuvimos que desarrollar nuestros propios algoritmos.
¿Por qué?
Porque estábamos paralizados,
no éramos capaces de hacer determinadas cosas.
Y ahí hubo necesidad de hacer nuevos algoritmos.
Sí que tuvimos ayuda en nuestro.
Background matemático, a pesar de que somos
en este momento 44 o 45 personas en el grupo,
lo cierto es que no tenemos suficientes conocimientos matemáticos
en algún caso.
Y aquí tuvimos que subcontratar.
Tuvimos que llamar a amigos que ya sí que tienen un dominio matemático
mucho más importante.
No tanto para crear el algoritmo,
pero sí como para hacer la formalización adecuada
y que después tenga más posibilidad de éxito a la hora
de que fuese publicado en una revista.
Y de cara a hacer una clasificación, pensándolo mucho,
nosotros sabemos un poco de cómo hacer el detección
de anomalías en dos sentidos.
Con técnicas basadas en modelos que tienen sus ventajas.
Y con técnicas basadas en One Class.
Cada uno tiene sus cosas.
Las basadas en modelos requiere de un conocimiento mucho
más exhaustivo del proceso en sí, y las basadas en One Class,
básicamente es siguiente, siguiente, finalizar,
una vez que tienes el sistema implementado, por así decirlo.
En cuanto a las basadas en modelos, Una de las propuestas que hicimos
en su momento es esta que tenemos aquí.
Después se va a entender un poco mejor cuando la deshagamos.
Básicamente tenemos unas entradas.
Esas entradas lo que hacemos es un modelado híbrido
del sistema en cuestión,
el que sea.
La verdad que lo aplicamos con bastante buen resultado
prácticamente.
A las plantas de laboratorio, después colaboraciones que teníamos
con la Universidad de La Laguna y el Hospital Universitario de Canarias.
Pues bueno,
con el modelado híbrido teníamos bastantes buenos resultados.
De ahí se tiene una señal predicha.
Después entraríalo que sería el sensor virtual
o el observador, que es el bloque de detección en su conjunto.
Si os fijáis por la parte baja, tengo una entrada que es la señal real,
que obviamente va a ser comparada después con la señal predicha.
Fue necesario para nosotros el tener una entrada de configuración
del rango que yo voy a estimar,
el umbral que yo voy a estimar para considerar
que algo es una anomalía o no.
Y después también.
Estimamos, aquí lo que mejor nos funcionó
es básicamente contar cuántos fallos seguidos tengo.
Si tengo muchos fallos seguidos,
esto fue algo más empírico que he probado.
Si tengo muchos fallos seguidos, lo que voy a concluir
es que tengo un fallo del sistema y que ahí sí que ya va a tener
que intervenir un operador.
No es el que haya detectado una anomalía
y después sustituir la variable por la predicha.
Y después la variable de sensor.
De cara a la implementación del modelo híbrido,
si un sistema es no lineal va a tener varias zonas de funcionamiento.
Lo que hacemos es clustering,
detectar esas zonas que tienen un comportamiento más o menos común
y separarlas.
Hacemos clusters de funcionamiento.
Después con esos clusters
lo que hacemos es modelos en cada uno de los clusters
y tenemos una mejor aproximación a lo largo
de todo el rango de operación del sistema.
Aquí pues tenemos, esto fue hecho con CAMINS,
es un ejemplo de, bueno CAMINS es por, tienes que ir probando
a ver cuál te da mejores resultados de clasificación.
Aquí hemos probado desde dos clusters,
dos grupos hasta cinco grupos y después en la etapa de modelado
con el error que se obtiene al final,
pues es donde decidimos qué combinación de clusters
es la que mejores resultados nos da, ¿no?
Después, en cuanto al modelado, son varias las técnicas que se usan.
En muchas ocasiones la que nos da buenos resultados
es lo más sencillo en regresión con inteligencia artificial,
que es un MLP normal y corriente.
A veces la polinomial,
a veces es que ni hay que ir a una regresión normal.
De este estilo, ni siquiera.
Pero bueno, después las SVRs
en sistemas un poco más complejos nos dan buenos resultados también,
que sabéis que las SVRs se basan en crear una dimensión
a mayores y después el detectar ese hiperplano que lo puedo usar
para clasificación y para regresión.
En las SVRs es regresión, en las SVM sería clasificación.
Y después la validación, pues bueno,
que con el cross-validation lo hacemos.
Básicamente, en definitiva, Lo que tendría sería el modelo híbrido,
sería el esquema que tengo en la derecha.
Cuando tengo una entrada nueva con el cluster selector block,
lo que hago es irme hacia el modelo que le corresponde.
Si yo, por ejemplo, con esa entrada digo que se adecua al cluster 1,
pues me iría al modelo 1
y es el modelo que yo uso.
Y yo calcularía la señal predicha con ese clúster.
Pues resulta que la entrada dice, no, pues mira,
este es del clúster 3.
Pues es el clúster 3 el que conecto con la salida
para generar la señal predicha.
Y este sería el bloque, el bloque del sensor internamente,
el bloque del sensor virtual,
aquí con un poco más de detalle.
Este es el modelo híbrido que hemos explicado hasta ahora,
en donde tengo unas entradas que dan lugar a una señal predicha.
Esa señal predicha entra en este bloque,
que lo que hace es identificar si eso va a ser una anomalía o no.
Básicamente las compara y en función del rango que yo tengo,
pues decido si es una anomalía o no.
Aquí sí o no.
Tengo la entrada real, también por este lado.
Y bueno,
si decido que es un fallo, es decir,
que la entrada que tuve ahora es un fallo,
entonces lo que hago es puentear la salida predicha,
sería la salida que consideraría.
Si resulta que la señal real está bien,
pues sería la que conecto con la salida directamente.
Y aquí en base a un conteo,
si tengo un número de fallos determinado,
pues voy a considerar que hay un fallo
y que es el operador el que tiene que intervenir.
Bien, esto lo aplicamos, bueno, esto es con Gamesa.
Hicimos un pequeño trabajo con Gamesa.
Esta es una máquina de mezclado de resinas epoxi.
Lo que se mezcla es, Gamesa tenía una planta allí muy cerca
de donde vivimos nosotros, había muy buena relación
y como consecuencia surge una colaboración.
Esta máquina lo que hace es mezclar el epoxi y el catalizador.
A una relación 1-1.
Y después la mezcla es lo que se proyecta
cuando estoy fabricando la pala.
Esto que parece a lo mejor bastante sencillo,
pues es bastante complicado.
¿Por qué?
Porque si estoy en una zona de la pala que es muy ancha,
pues ahí pongo el caudal al máximo
porque tengo mucha superficie en la que ir depositando la mezcla.
En cambio, cuando voy a la punta de la pala,
ahí el caudal tiene que ser mucho más pequeñito
porque, bueno, si habéis visto de cerca una pala alguna vez,
es muy estrechita y entonces tengo que depositar muy
poca mezcla de epoxi.
Y catalizador es un es un fluido muy complicado es no newtoniano
y entonces pues bueno aún encima uno es muy el epoxi es muy denso
el catalizador es muy líquido y entonces el mantener
esa relación 11 es realmente complejo porque porque
cuando cuando se estrangula mucho el caudal de salida.
El catalizador sigue entrando bien pero el epoxi
no entra bien esa mezcla no se está haciendo de forma correcta
y entonces pues tenía era era un problema
pues que se prestaba a hacer todas estas cosas
y el tener una mezcla adecuada era muy importante
porque si no tengo que reparar la pala y la pala
repararla normalmente se hace después del curado.
Y hacerlo ahí es realmente complicado,
porque hay que levantar la resina, después tiene que venir a superar,
es un trabajo manual por completo.
De aquellas se hacían con fibra de carbono,
es un material muy caro aún encima.
Desde un punto de vista de salud,
al pulir tiene el problema de las aminas,
que dicen que es el amianto del siglo XXI.
Bueno, era un problema que se prestaba a eso.
Bueno, estas son las variables que se monitorizaban,
las proporciones, la velocidad de las dos bombas, los tres caudales
y después eran cuatro presiones en total.
En total
se disponía de ese conjunto de datos poco más de 8.500 muestras y bueno,
Con el objetivo de tratar de conseguir
la dinámica del proceso,
lo que se hicieron fueron, por ejemplo, en el caudal de salida,
se consideró el estado actual y los dos estados anteriores,
con el objetivo de tener un poco de dinámica del proceso.
Eso sería para modelar las entradas.
Bueno, las salidas solo tenemos en cuenta el caudal.
En cuanto a las técnicas que se usaron en CAMINS,
contemplamos desde un clúster, es decir, un modelo global,
hasta 10 clústers.
Después, en cuanto a regresión,
las técnicas que mejores resultados nos dio fueron las redes neuronales
MLP de toda la vida.
Y después las SVRs.
Usamos también polinomiales, árboles de decisión,
etc. Pero la calidad de los datos en árboles de decisión era malísima
y entonces no dio buenos resultados.
Y las regresiones normales, la lineal y demás,
pues no daba buenos resultados.
Y aquí tenemos la mejor configuración.
Bueno, si os fijáis en la gráfica de la parte alta,
sería la salida real.
Aquí hay una serie de anomalías.
Estas anomalías fueron provocadas, son datos artificiales.
La segunda gráfica es la salida estimada,
en donde ya está limpia.
Aquí los fallos se detectan de forma adecuada.
Y lo que sería la salida del sensor virtual,
pues en esos casos en los que hay fallos el sistema funciona bien,
lo que hace es sustituir la salida estimada por la salida real
y si os fijáis la salida del sensor virtual.
Es muy coherente y aquí en donde se provocó una deriva,
es decir, muchos fallos continuados que ya sería necesaria
la intervención del operador,
pues también la salida de fallo ya queda posicionada a nivel alto
y de aquí en adelante la salida del sensor virtual
deja de dar salida.
Por tanto, el sistema funcionó bien.
La mejor configuración fue para 7 clusters y aquí
las diferentes configuraciones.
En este caso fueron todas las redes normales
las que nos dieron buenos resultados.
En cuanto al error cuadrático medio,
hay mucha controversia porque aquí los revisores.
Pues nos dieron bastante caña en cuanto a que nos decían
que si, por ejemplo, yo me posiciono,
si mi punto de operación fuese siempre este,
pues que el error sería 0,183 por 10
elevado a menos 3.
En cambio, nosotros lo que hicimos fue un error cuadrático medio
y dijeron que eso no era coherente.
Entonces, la verdad es que consultamos a mucha gente
para tratar de hacerlo bien y.
Que nadie se nos puso de acuerdo y nosotros mismos
no encontramos bibliografía para saber qué error
sería el que tendríamos que dar, dado que el modelo en su conjunto,
pues en realidad está compuesto por ocho pequeños modelos,
cada uno con su error, ¿no?
Bien, y de forma muy rápida, si nos importa, unos minutos.
Además de esta parte estamos bastante orgullosos
porque aquí tuvimos que desarrollar un algoritmo.
Esta sería detección de anomalías con técnicas One Class.
Bueno, nosotros hemos considerado, consideramos más,
pero estas tres fueron las que mejor resultaron.
La primera de ellas es densidad, es decir.
Estadística pura y dura, métodos de densidad,
después métodos de reconstrucción, los autoencoders o sonarán,
y después los métodos de detección de contornos.
Bien, los métodos de densidad son estos que tenemos aquí.
Básicamente, lo que está en esa zona intermedia,
en donde está casi todo el mundo,
es lo normal y lo que se sale de ahí no es lo normal.
Los métodos de reconstrucción.
Ya lo veremos más adelante, pero en los autoencoders básicamente
lo que hago es que tengo unas señales,
lo que hago es mediando una red neuronal,
en lugar de aumentar neuronas en la capa intermedia,
la reduzco con el objetivo de que le cueste más reconstruir
después, después lo reconstruyo y si no soy capaz de copiar bien.
De reproducir bien esa señal,
pues en realidad lo que estoy detectando
es un fallo.
Y por último, los métodos basados en contornos,
pues lo que se hace es generar un contorno
y lo que queda fuera de ese contorno lo considero como una anomalía.
Y en esencia,
básicamente lo que tengo es una entrada,
lo paso por ese clasificador que previamente he entrenado
y decido si es una anomalía o no.
Bien, en estos métodos en donde se detectan los contornos,
la próxima de Converse Hull,
cuando estoy en dos dimensiones es muy fácil.
Porque básicamente tengo que detectar con One Class, ya sabéis,
siempre ponen el mismo ejemplo, en One Class
es cuando tengo datos de una clase nada más, es decir,
en una central nuclear, por ejemplo, pues voy a tener datos, espero,
de cuando está funcionando bien.
Si tengo datos de cuando funciona mal,
pues tengo un problema, ¿no?
Entonces, es el ejemplo radical que ponen.
Pues lo que hago es detectar.
Las zonas extremas de esa nube de funcionamiento
en donde se supone que es correcto.
Esto sería en dos dimensiones, es bastante sencillo,
computacionalmente no tiene demasiado coste.
Si lo hago en tres dimensiones, el detectar
esos diferentes planos del contorno ya sería mucho más complejo,
ya tiene un coste computacional muy importante.
Y puedo seguir aumentando el R. Me puedo ir a R,
lo que sea.
¿Qué pasa?
Que computacionalmente es inabarcable.
Por mucho supercomputador que tenga, es inabarcable.
Entonces, una técnica que da muy buenos resultados
es el generar proyecciones.
Es decir, yo tengo la nube, las proyecto en heces,
en muchos ejes, o muchos planos,
mejor dicho, perdón.
Y lo que hago ahí es el Approximate Converse Hull,
pero en dos dimensiones.
Sería algo como esto.
Aquí es un ejemplo.
Aquí tendría la nube de puntos en donde el sistema
estaría funcionando bien y aquí tengo una anomalía.
Si hago una proyección, esta proyección 1 que tenemos aquí,
vemos que la anomalía se queda fuera.
La nube de puntos del funcionamiento normal
estaría aquí.
Y si aplico la detección de contorno,
si os fijáis, el contorno rodearía la zona de funcionamiento bueno
y esta sería la zona de funcionamiento malo.
Aquí habría otro caso en donde en otra proyección
esa anomalía queda dentro de ese contorno
que se genera.
Bien, con que en solo una de las proyecciones que haga
de las 1000, 2000, 3000, lo que haya puesto,
con que solo en una de ellas me dé mal,
yo ya lo considero como una anomalía.
Bien, esto tiene sus limitaciones
y la verdad que no nos daba demasiados buenos resultados,
salvo para casos muy concretos.
Entonces, bueno, aquí el ajuste de este método, pues bueno,
tiene una variable que es la lambda, Si Landa es menor que 1,
pues lo que haría sería apretar muchísimo ese contorno
que estoy generando.
En 1,
pues sería, pues bueno, un poco relajado y más que 1,
pues es que estoy dejando mucha laxitud alrededor, ¿no?
Esto sería el principio de los autoencoders,
lo que os he comentado antes, en donde tengo la entrada,
lo que hago es una reducción dimensional
con el objetivo de que se tenga que esforzar más
y si no soy capaz de reconstruir de forma correcta
es que lo que tengo a la entrada no se corresponde con lo que yo tuve
a la hora de entrenarlos y entonces estaría detectando
una anomalía.
Y después aquí las SVM de nuevo, que aquí las estoy usando,
pero como one class, como un clasificador normal y corriente,
no como regresión como las estaba usando antes.
Aquí PCA,
esto es una de las cosas que nosotros no usábamos al principio,
pero que insisto, a base de esas revisiones
que nos hicieron, y deciros que funciona genial
en muchos casos, en casos sencillos funciona muy bien.
Aquí tenemos el outlier.
Bueno, lo que se hace especial, normal y corriente,
fijaros en los layers
y cuando lo proyecto, pues aquí la dimensión,
si lo que hago es calcular la distancia,
pues la norma es muchísimo más elevada.
Después aquí me voy a conseguir los valores,
los true positive, los true negative,
etc. Esto me va a valer para sacar el área bajo la curva,
el AUC, que es uno de los indicadores más fiables,
sobre todo cuando tengo sistemas que no son balanceados.
El indicador que nosotros usamos casi siempre
y que mejor resultado nos da es el AUC,
el área baja o la curva.
No es sensible a ese desbalanceo que os comentaba antes.
Si yo, imaginaos que tengo 10.000 muestras de algo y solo 10 de algo,
pues.
En un sistema normal,
pues me diría, ala, pues tengo un 99,9% de aciertos,
funciona genial el clasificador.
No, pero en la UC diría, no, no, es una basura.
Entonces, no es sensible a ese desbalanceo.
Bien, esto es una técnica que hicimos nosotros.
Es similar a Cross Validation,
pero para ir calculando los AUC en función de los diferentes clusters
que tenemos y nos da más robustez en cuanto a detectar si las anomalías
están bien o no.
Y bueno,
básicamente lo que hago es coger la mejor configuración,
igual que hicimos antes con el modelo híbrido.
Bueno, aquí esto lo hicimos sobre una planta de laboratorio
que tenemos, que básicamente lo que hacemos
es controlar el nivel en el depósito de la parte alta
con un sensor de ultrasonidos.
Lo que implementamos fue un lazo de control sencillísimo.
Todo esto que está recuadrado lo hicimos en MATLAB.
Tanto el controlador virtual como el setpoint y demás,
la adaptación del sensor de ultrasonidos, etc.
Las variables monitorizadas fueron la señal de control,
la señal de error, los coeficientes de la planta,
porque se hizo una identificación tipo RLS que tenía
en el denominador orden 2 y en el numerador orden 1 o ninguno,
simplemente una constante,
la ganancia del sistema, el setpoint y la variable de proceso,
lógicamente.
Aquí, aunque éramos conscientes de que la UC
es robusta a los sistemas desbalanceados,
con el objetivo de hacer otras muchas pruebas
con otras muchas técnicas y otras muchas variables,
lo que hicimos fue balancear el sistema al máximo.
Hicimos 5 puntos de operación,
10% que funcionan fatal, 30, 50, 70 y 90%.
Y ahí identificamos la planta montones de veces,
hicimos las nubes de puntos.
Y después tratamos de hacer detección de anomalías,
que la detección de anomalías lo hacíamos de dos formas.
Básicamente, haciéndole perrerías al sensor, sensor de ultrasonidos,
meterle la mano por allí o lo que fuera.
Y después, si vuelvo para atrás un momento,
aquí si os fijáis, pues tiene, bueno,
automatizamos algunas de las anomalías con esta servoválvula
y otras de las anomalías las hicimos abriendo a tope una válvula manual
que tenemos ahí.
Con lo que hicimos las anomalías.
Aquí represento solo
las automatizadas en donde se abrió a escalones de 20 en 20,
del 10 y 90.
Estos fueron los resultados experimentales.
En donde, pues bueno,
con la próxima de Converse Cool nos fuimos a mil proyecciones,
que son muchísimas.
Después con los autoencoders, como teníamos,
si os fijáis, teníamos aquí cinco variables monitorizadas.
Entonces la reducción dimensional en la capa intermedia
la hicimos con cuatro.
Y después con la detección de olajes,
pues fijaros que la próxima de convescule en todos los casos
es la detección de anomalías, pues es francamente buena.
Ya para finalizar, ya me estoy alargando muchísimo,
me paso 10-15 minutos tranquilamente.
Bueno, decir que la detección de anomalías
es algo que yo creo que es muy bueno,
para saber que algo no está yendo bien,
para corregirlo, para que no vayan a más las cosas.
Explicar la anomalía son palabras mayores
en muchos casos.
Es decir, hay veces que se pueden explicar
y otras veces que no.
Nosotros lo estamos tratando de hacer en las piezas del astillero
y justamente cuando metemos piezas que tienen los punteos,
pues lo hace muy bien.
Cuando se le arranca un trozo a la pieza,
pues ahí ya vemos que ya el score baja muchísimo,
ya no sabemos si es que no se está identificando bien la pieza.
O qué es lo que pasa, pero bueno, la realidad es que no detectamos bien
las anomalías, no se está identificando bien,
no se está explicando bien, es decir,
para que desaparezca el operador de allí,
para que desaparezca la persona, de forma automática
no nos dice qué es lo que está pasando,
que es de lo que se trata al final.
Los sistemas tolerantes a fallos son un reto, se conseguirán o no,
y depende del sistema del que disponga, Y que bueno,
sí que hemos visto que, sobre todo cuando empezamos con el proyecto
en el astillero, que esto de la detección de anomalías,
pues que era mucho más útil
para otras cosas que nosotros no habíamos contemplado.
Para hacer la trazabilidad del proceso,
pues funciona genial.
Es decir, se están identificando las piezas, etc. Cosas que a nosotros
no nos valía para nada desde un punto de vista científico,
desde un punto de vista operacional de astillero,
Pues funciona.
Digo astillero,
pero que puede ser un taller de calderería normal y corriente.
Funciona muy bien en ese sentido, ¿no?
Y bueno, ya como trabajos futuros,
pues aquí ya sabéis, ¿no?
Es como el árbol.
Empiezan a salir ramas, las ramas tienen hojas
y las hojas caen en otoño y vuelven a nacer otras y qué bueno.
Pero bueno, la.
Uno de los retos con los que nos encontramos,
nosotros tenemos en el centro de investigación al que pertenecemos,
tenemos un supercomputador que a veces se queda corto,
tenemos el centro de supercomputación de Galicia
que a veces se queda corto.
Entonces, pues bueno, aquí si hay que poner esfuerzo es justamente
en el coste computacional.
Si habéis trabajado con visión, todo lo que sea visión
es inabordable.
Un ordenador normal que no tenga GPU es imposible.
Entonces ahí, pues bueno.
Y después nosotros también tenemos otro proyecto de ciberseguridad
financiado por INCIBE y nosotros colaboramos muchísimo
con EMALSA, que es la empresa de aguas de Coruña.
EMALSA a día de hoy está tratando de ir hacia la digitalización
de los contadores para que no tenga que haber una lectura manual.
O con un operador.
Y es una empresa pública,
una empresa pública saca una licitación
y por muy bien que hagas la especificación,
pues si te presenta un proveedor,
mañana otro y mañana otro más.
Y entonces tú te encuentras con que tienes.
Una docena de tecnologías de contadores, de telelectura,
y que las tienes que integrar todas en la misma plataforma,
y que, bueno, que es un problema.
Y se están viendo que muchos de los sistemas que ganaron los concursos,
pues que son vulnerables a ataques muy sencillos.
Ataques, pero vamos,
que prácticamente se entran en el sistema
sin hacer esfuerzo alguno, eso por un lado.
Y después, otra de las cosas que es de utilidad,
aunque en Galicia a priori todo el mundo
piensa que hay mucha agua, hay zonas que están muy estresadas
y la zona de Coruña y los alrededores de Coruña
se abastecen todas desde el embalse de Cecebre.
Y la cantidad de agua que hay.
Hay que tener mucho cuidado con ella,
porque si le da servicio, creo que son a 700.000 personas,
una cosa así, el embalse se queda pequeño y entonces lo que hay
que hacer son bombeos entre las tres zonas de bombeo
que hay en la ciudad, hay que hacer bombeos.
Para que la gente tenga en todo momento agua.
Y además se está tratando de meter una variable muy importante
en el sistema, que es el coste de la energía.
Es decir, el bombear depende
a qué horas para que la gente tenga agua.
Aquí, una de las cosas que vimos
es que se pueden categorizar los barrios.
Es decir, un barrio en donde existan casas unifamiliares,
consumen de una manera determinada.
Un barrio que, por circunstancias, es un barrio obrero,
tiene otros patrones de consumo.
Entonces, a lo mejor me interesa tener a las seis
de la mañana los depósitos de una zona de la ciudad a tope,
porque ahí va a haber un consumo más amplio
que en otra zona que es más de rural,
vamos a decir.
Y además también se pretende ir,
que esto se choca con la normativa actual,
Se pretende ir hacia una detección de anomalías personal
de los usuarios.
Es decir, que una persona tiene un patrón de consumo,
se levanta a las 7 de la mañana,
se ducha, pone la lavadora,
no sé qué, pues va a tener unos consumos ahí determinados.
Y resulta que tiene un consumo exagerado durante todo el día.
Pues que le llegue una alarma a esa persona.
Que le llegue una alarma.
Por lo menos que le diga, oye, Algo es raro ahí, ¿no?
Y que a lo mejor no está en casa y se le queda un grifo abierto
o cualquier cosa, ¿no?
¿Qué pasa?
Que aquí se choca con la normativa porque las empresas de agua
pueden medir el consumo dos veces al mes de cada 15 días
y solo con objetivos.
De facturación no puede ser con objetivos
de hacerle una radiografía al cliente en cuestión
entonces aquí tendríamos que tener permisos del usuario final
para tratar de hacer este tipo de cosas
y vemos que se nos abre también
empezamos a trabajar para otras cuestiones con más con temas
de ciberseguridad comunicaciones protocolos
y no sé qué más pero que vemos
que la detección de anomalías o la.
Categorización de esos usuarios
pues que puede ser realmente importante y bueno
y hasta aquí mi presentación quedó a vuestra disposición de la gente
que estáis aquí presencialmente y de los que están conectados
si es que hay alguien y nada espero que os haya gustado muchas gracias.
Y además te has puesto el ejemplo de Navantia
como un ejemplo en el que me estás aplicando
todo lo que posees.
Yo soy bastante cartesiano en el planteamiento de las cosas.
Si te vas a la transparencia 35,
habla de modulado, híbrido y inteligente.
Claro, esto me deja a mí, como se dice aquí,
con los ojos marcuados.
Cuando explica la asignatura de control híbrido
y viendo el punto de vista de vista de los modelos de tipo estático
un modelo híbrido sería el.
Una forma visualizada los autómatas que tengo estado
pueden tener dinámica y tengo la sección de estado
que se propuso inmediatamente y por lo tanto eso no modelo algo
de inteligente ya me parece como esta es una palabra
de la cual se abusa mucho.
Yo, cuando hablo con la gente del grupo de control inteligente,
siempre digo, bueno, ¿dónde está aquí lo que se llama inteligente?
¿Dónde está la inteligencia?
Me parece que, en todo caso, es una cuestión,
si se inaugura o no en este caso,
como de populismo.
Muchas de las cuestiones que se hacen hoy en inteligencia artificial
son técnicas que son conocidas desde hace muchos años.
Y ahora parece que se ha descubierto muchas veces
el método de los mínimos colabos y todas sus variantes.
Cuando realmente lo que ha habido es un cambio no cualitativo,
sino cuantitativo.
Es decir,
cuando yo tengo una mayor capacidad de potencia de calcio,
para hacer computacionalmente lo que antes no era viable,
y tengo una mejora respecto a los tipos de sensores
con los cuales estoy utilizando para observar la realidad,
efectivamente, cambia cualitativamente la estructura
del problema que yo quiero resolver.
Eso es lo que está pasando hoy día con muchos temas de materia digital,
que en el fondo no hay un avance realmente sobre las cuestiones,
sino que se están usando este tipo de gestiones.
A partir de ahí quisiera que me definieras qué entiendes.
Esta es la primera pregunta, por modelo,
químico y político.
Y la segunda es distinta, pero es más chocada.
Me ha dado que pensar en la técnica que ha llamado One Class.
Yo entiendo que esa nube de puntos que estás colocando.
Y tienes un conjunto de propiedades en un espacio que puede
ser muy grande, un número de dimensiones,
y tienes el número de puntos,
y has colocado un puntillo que se sale fuera.
Ya has dicho, claro, ¿cuál es el ojo?
Ya has dicho, yo proyecto ese conjunto,
el número de puntos, sobre planos diferentes,
y en definitiva,
con que en alguno el punto se salga fuera,
y has dicho, aunque en uno de mil,
digamos, proyecciones, la pregunta es, hombre,
¿cómo se eligen esos planos para que tú garantices
que con un número mínimo de preplanos puedas decir que está dentro
o que está fuera?
Si es posible.
Y me gustaría,
porque no elegiré las proyecciones de una manera aleatoria,
sino que vale.
Sí, es aleatoria.
La pregunta es, ¿se puede garantizar que no existe solución
a ese problema?
Bueno, Es un problema que algorítmicamente es NP completo,
o casi infusión, no lo sé.
Entonces, estas son todas las muchas que daría,
pero seguiré tratando más cosas que de mi opinión ya más específico,
mi test sobre alguna de las cuestiones que se han dicho.
Pero lo del modelado híbrido inteligente
sí que me gustaría conocerlo,
porque el resto de ahí lo entiende muy bien, esa primera parte.
Sí, a ver, en cuanto al modelo híbrido inteligente.
Todos aquí somos académicos, creo.
Todos nos dedicamos a tratar de publicar,
etc. Y tú dices que hay determinadas cosas de las que se abusa
y nosotros también.
Entonces, el modelo híbrido no va en la dirección que dices tú.
Yo, de hecho, yo estuve matriculado en ese máster
y, bueno, después por tiempo, pues no ficaba de acabarlo
y había una asignatura que abordaba estos temas de modelado híbrido.
No me acuerdo quién la daba.
Y el.
Aquí no, aquí es diferente.
En primer lugar, aquí en su conjunto
lo que se trata de hacer es.
Nosotros le llamamos un sensor virtual.
Hay otra gente que le llama observadores.
Un observador.
Sí.
Hay otro término.
Hay otro término más que se usa,
además una persona de no me acuerdo ahora del nombre,
después lo busco también.
Quiero decir que en informática yo creo que es endémico,
que todo el mundo trata de acuñar un término con el objetivo
de conseguir referencias, incluso citas.
Eso es un mal común.
Estoy de acuerdo en lo que dices.
Nosotros aquí, básicamente, el hecho de que sea híbrido quiere decir
que no es solo un modelo.
Y esto nos viene como consecuencia
de que somos asistentes asiduos a un congreso que es HIGH,
Hybrid Artificial Intelligent Systems Industry, no me acuerdo ahora mismo.
Y entonces, nosotros, revisando lo que ellos proponían ahí,
en muchos casos, pues lo que se hacía
era eso, el identificar zonas de funcionamiento y después
considerar todo como un conjunto.
No sé si me explico.
Entonces, aquí lo híbrido básicamente es detectar esas zonas
de funcionamiento, tratarlas como zonas independientes
y aisladas y después unirlas de alguna forma.
Es híbrido en ese sentido,
no es la definición que comentabas tú.
Estoy totalmente de acuerdo además en que se reinventan
o que se trata de inventar la rueda,
porque ahora está muy de moda el aprendizaje por refuerzo
y que es control óptimo, afinado.
Lo de inteligente es porque usamos técnicas inteligentes, claro.
Que en realidad,
pues, que también usamos las tradicionales.
Las técnicas que utilizamos actualmente, en muchos casos,
están basadas en la tecnología.
Una gran parte de ellas es más efectiva
desde un punto de vista.
Una red inmoral no es ni más ni menos que un aproximador, Mauricio.
Que se sabe ya,
y esto es algo que se lo digo yo a los que están en el campo,
desde los años 50, hubo dos personas, Pau y Jacopini,
un anpanjo y un italiano,
que demostraron que, dado una función no lineal,
todo lo compleja que quiera, existe una red neural
con una capa intermedia.
Esa función, con el grado, digamos, de firmeza que tú quieras obtener.
Entonces lo que ha hecho ha sido cuando se presenta
se presenta así se presenta en el resultado de cuatro capas
con dos capas ocultas 18 44 para acá y al final te queda su convención
porque ha colocado esa es la regular.
Sí, no.
Especialmente es por un proceso de.
Es cierto lo que dices también.
Yo esto lo discuto muchísimo con una compañera de allí de campus.
Ella se dedica a polímeros y que prueban cosas que yo le digo,
pero que no sabías que eso no te iba a funcionar.
Dice, no, a ver, la ciencia es probar de todo para ver lo que se obtiene.
Yo creo que se hace un abuso también y aquí va por fuerza bruta toda.
Nosotros, sobre todo cuando tenemos sistemas que son muy
pocas variables, típicos de control y demás,
nosotros hacemos alusión con mucha frecuencia
y lo referenciamos.
Hay dos artículos que lo demostraron al mismo tiempo, además,
yo creo que es ese que mencionas tú, la verdad que no me acuerdo.
Que el modelar un sistema no lineal con una red neuronal tipo MLP,
con función de activación sigmoidal y con una sola campaña intermedia
y que no te dice el número de neuronas, lógicamente,
que es capaz de aproximarlo.
Eso es cierto.
Cuando te vas a sistemas más complejos,
puede ser posible que ya no llegue a eso.
Y después, si me voy a imágenes,
pues ahí ya hacen falta las convolucionales con las ventajas
que pueda tener.
Que no es el caso, ¿no?
Bueno, en el caso del astillero sí,
porque ahí se está tratando con imágenes.
Pero en el caso concreto del depósito,
pues eran muy pocas las variables.
Y bueno,
de hecho la configuración final da lo que tú dices.
A ver si voy.
Una capa intermedia nada más
y lo que cambian son los números de neuronas.
¿Es suficiente?
Sí, sí.
Claro.
Lo que valida este tipo de cuestión es que cuando yo observa
los resultados efectivamente son grandes espectaculares.
Por ejemplo, cuando yo trabajo en técnicas de visión artificial,
para los temas en entornos oscuros, es decir,
donde la visión ni que hay nada de nada.
Y son capaces de identificar cosas directamente utilizando
redes neuronales que son relativamente sencillos,
que son especies actuales de pescado,
donde el último 9,9% de los peces tienen casas de asiento.
Eso es fundamentalmente lo que se hace.
Pero eso es lo que de alguna manera hace que esto sea invadible, ¿bien?
El reproche que haces de alguna manera
es que no sea más racional el llegar a esa configuración final
algo más de tiempo dedicado a las componentes más fundamentales
y de base sí es mucho más directo
sobre un problema de justificar porque eso funciona como un.
Y después, en la otra pregunta, en esta de aquí.
Básicamente nosotros llegamos a configuraciones
de 10.000 proyecciones.
Sí, sí.
Y claro, se las metes al supercomputador
como trabaja las 24 horas y además tú cerraste,
te fuiste para casa y el tío sigue andando.
Pues lo hacemos de esa manera.
Es por fuerza bruta.
Podéis pensar.
Es que era lo que te iba a decir ahora, que nosotros
ahora tratamos de ir a combinaciones de planos más racionales.
Es decir, tratamos de estudiar aquellos planos
que no ofrecen resultado de ningún tipo.
Y, por ejemplo, inclinaciones muy breves,
en tres dimensiones para entenderlo.
Si yo tengo una inclinación muy breve de uno al otro,
pues ya no hacerlo a lo mejor.
El ir a.
Situaciones ortogonales, de ortogonalidad, vamos,
y reducir las iteraciones al máximo.
Es un problema simpático.
Sí, y a ver, las cosas están por ahí.
De hecho, la gente que se dedica a desarrollo de algoritmos
de IA profunda, profunda,
a día de hoy está tratando de ir a la explicabilidad.
Para no.
Porque la fuerza bruta se va a acabar.
Y los problemas cada vez son de más variables,
de más dimensiones
y entonces a nosotros nos cuelga el supercomputador.
Entonces, que sí,
que estoy totalmente de acuerdo contigo.
Pero aquí lo hicimos, en este caso concreto,
lo hicimos por fuerza bruta.
Yo no me acuerdo aquí, pero creo que eran mil proyecciones.
Sí, mil proyecciones.
Mil proyecciones.
Pero no sé, este es el mejor resultado.
No sé si no iríamos incluso a más.
Pero bueno.
Nada, vamos.
¿Alguno más?
Es curiosidad.
¿Eso lo habéis utilizado tanto en Avantia
como en Gamesa?
No, nosotros no controlamos los robots,
no los controlamos en Gamesa.
En Gamesa simple, en Avantia se está con Python.
Para el control de los robots, ABB.
Y después para el tratamiento de imágenes,
teníamos un software que no me acuerdo del nombre.
Para los temas de visión, pero que tiene una rigidez,
aparte de que tú tienes la posibilidad
de incluir scripts de Python, lo cierto es que no traga nada,
es que no me acuerdo el nombre del software, es muy limitado,
pero hay la parte de imagen todo con Python.
Es difícil, a ver,
que se entiendan los sistemas industriales
con el software Libre a veces,
es complicado.
No, en el astillero, en Python directamente, sí.
Te digo después el software este,
que si no le pregunto a la compañera que estuvo más metida,
pero ahí fue con Python al final, porque tenía muchas limitaciones.
Entre otras cosas,
nos perdíamos todos los desarrollos que estaba haciendo la gente,
porque esto está avanzando a una velocidad,
todas las semanas tienes,
en los campos de visión tienes avances todas las semanas.
Y entonces, este software comercial que era lo que usábamos,
que bueno, además nos vendieron la moto de la confidencialidad
y demás, y que no era tal confidencialidad.
Básicamente lo que hacían era integrar la posibilidad de Python
en sus.
Pero estábamos muy limitados en cuanto a integrar
nuevos algoritmos que desarrollaba la gente.
Y al final, pues bueno, muy arregañadientes,
las pillaron y nos dejó usar lo otro.
Es que es un tema complicado,
porque se está trabajando para la armada.
Y aquí es que nosotros fijaros que aquí tuvimos
que anonimizar los códigos.
Esto fue una batalla con la gente de Castillero.
Yo no lo entendía, pero bueno.
Aquí en los OCRs.
Aquí tuvimos que anonimizarlos, bueno,
la parte de las previas.
Esto como era de polines, esto puede ser en cualquier sitio,
pues no.
Los polines son los soportes en donde se sitúan los equipos.
Pero los otros nos obligaron a anonimizar.
Entonces, son temas muy porque allí los inspectores,
tienes los inspectores de la sociedad de clasificación,
pero que también tienes a los oficiales de la Armada.
Que están para asegurar que se cumple la pk
la pk es la norma específica de los buques de guerra
entonces son temas complejos en el astillo
está prohibido usar el móvil por ejemplo el otro día cayó una grúa
y me llegaron como cinco vídeos diferentes de la caída de la grúa
y casi a los de todo el mundo un poco la teoría después la práctica no no.
No, inmediato.
Nada.
Sí, sí, es inmediato.
Lo fastidiado es los entrenamientos.
A ver, tenéis que fijaros que últimamente todo el mundo
quiere hacer las cosas en campo, el age, que está muy de moda ahora.
Entonces los sistemas tienen que ser reentrenados,
sí o no.
Y por eso es algo que medimos siempre.
¿Por qué?
Porque si los sistemas tienen que ser reentrenados,
a medida cuando hay detección de anomalías.
Si yo, las máquinas van envejeciendo y esa nube de puntos
se va trasladando.
Y lo que antes era normal aquí,
pues ahora es normal en esta nube de puntos de aquí.
Entonces esos reentrenos hay que hacerlos
con cierta periodicidad, ¿no?
Y entonces siempre se está considerando leyes.
Que a veces lo que se hace es,
tienes este modelo, entrenas en otro sitio
y cuando tienes el nuevo modelo lo integras a lo que ya tenías,
lo agregas, por así decirlo.
Estamos trabajando también ahora con Aprendizaje Federado.
Y bueno,
pero es crítico sobre todo si tienes que hacer las cosas
en una Raspberry Pi o algo así.
Entonces, y esto es para producción,
pero que la gente de la Armada
determinadas cosas las quiere incluir después
para la operación en el buque.
Y ahí tengo problemas
de que no me puedo conectar cuando estoy, vamos, en zona hostil,
las comunicaciones son muy limitadas.
Y entonces, pues los sistemas tienen que seguir funcionando.
Entonces, lo que es la ejecución, inmediata.
Bueno, inmediata, no sabría decirte ahora mismo.
Lo fastidiado son los entrenamientos.
Bueno, y en el caso de las proyecciones, días.
Sí, sí.