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Después de 30 años, el término IA tiene una buena connotación, según el presidente de IIC

Bill Hoffman, presidente del Industrial Internet Consortium, ha trabajado con inteligencia artificial (IA) durante décadas y asegura que la tecnología se ha vuelto mucho más robusta y disponible.

IoT y ataques en ICS

Bill Hoffman, presidente del Industrial Internet Consortium, ha trabajado con inteligencia artificial (IA) durante décadas. Ha estado con la CII desde sus inicios, y trabajó con el director ejecutivo de la CII, Richard Soley, en varias empresas de IA durante años antes de eso. Hoffman se sentó recientemente Network World para charlar sobre IoT y el rol de la automatización y la inteligencia artificial.

Hoffman señala que es fascinante ver, tres décadas después, que el término AI realmente tiene una buena connotación. Es curioso, pero muchos de los sistemas en los que estábamos involucrados, que fueron renombrados principalmente como "sistemas de soporte de decisiones", por razones de responsabilidad, no querían llamarlos sistemas "expertos", muchos de los cuales todavía funcionan hoy en día. Por lo tanto, nunca desapareció, simplemente se fue de forma clandestina, y la gente dijo "OK, eso funciona".

Cuando habla de un sistema de apoyo a la decisión Hoffman se refiere a un sistema que lleva a alguien a través de un "si / que" - si el indicador de temperatura está en 120, y el indicador de vacío está en 45, entonces sabes que tienes una situación que requiere algún tipo de intervención. Es como un sistema experto basado en reglas. Ahora, lo que tenemos ... ya que podemos almacenar de manera efectiva y económica grandes cantidades de datos, con el software que podemos usar, el análisis predictivo viene a la mente como un buen ejemplo, es una IA clásica: está buscando patrones, y volver a aplicarlo en grandes conjuntos de datos, y lo está utilizando para extrapolar algún tipo de evento futuro.

Lo mismo que hicimos hace 30 años, pero no teníamos espacio barato ni capacidad de recopilar todos estos grandes datos, porque no teníamos los sensores que tenemos hoy. Además del precio, Hoffman señala que también influía la disponibilidad, por cable o inalámbrico, luego el hecho de que puedes conectarlos a Ethernet - IPv6 casi no degrada el rendimiento, por lo que puedes poner muchas cosas en él y añade “lo que tampoco pudimos hacer hace 30 años. ¡Todos manejábamos las redes locales de Novell en ese momento! ¿Quién recuerda a Novell? Por lo tanto, creo que la tecnología se ha vuelto mucho más robusta y disponible, de modo que podemos utilizar Big Data y aplicar el análisis predictivo, y usar estos elementos en sistemas industriales que ni siquiera podríamos haber soñado hace 20 años”.

En cuanto a "Internet industrial" Hoffman señala que “es en realidad un término de arte que GE había acuñado, creo que en 2013, y no lo marcaron intencionalmente, porque querían que siguiera siendo un término artístico. Entonces, cuando Richard [Soley] y yo nos sentamos a la mesa con los cinco fundadores [del Industrial Internet Consortium], tuvimos horas de debate sobre cómo llamar a esta nueva entidad que íbamos a crear. Hubo mucha discusión sobre si la palabra "industrial" tenía una connotación exclusiva de fabricación. Y decidimos que seguiríamos adelante porque decidimos que era lo mejor que teníamos en ese momento”.

Hoffman habla de otras aplicaciones predictivas como la agricultura de precisión que permite a los agricultores tener sensores de suelo desplegados y luego volar un dron a través de sus campos para recoger los datos del sensor. Es bastante fascinante: pueden optimizar tanto el fertilizante como el contenido de humedad, y tienen experiencia pasada, que es el gran dato, por lo que saben qué esperar y pueden tener en cuenta los patrones climáticos y optimizar las cosechas.

Alrededor del 34% de los miembros de la CII están involucrados en proyectos de pruebas, y esperamos que cada uno de estos proyectos genere potencialmente docenas de casos de uso, y cada uno de esos casos de uso es potencialmente un nuevo producto o servicio. Todos están buscando la próxima ‘gran cosa’, y los bancos de pruebas les dan a estos muchachos la oportunidad de ver qué funciona, qué no funciona y la oportunidad de ingresar al ecosistema antes.

 



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