En els últims anys, hem assistit a una transformació espectacular en la indústria, amb un nombre creixent d’empreses que abracen la Intel·ligència artificial en general, i el Deep Learning en particular, com una peça clau de les seves estratègies de producció.
Aquesta revolució tecnològica ha estat impulsada per una combinació de factors que han fet d’aquestes tècniques un element indispensable per a la millora de les línies de producció industrial.
Aprenentatge Automàtic i Deep learning
L’Aprenentatge Automàtic (Machine Learning) és una branca fonamental de la Intel·ligència Artificial que permet als sistemes informàtics millorar les seves actuacions en una tasca específica a mesura que adquireixen experiència. La seva essència radica en la capacitat d’aquests algorismes per aprendre patrons i prendre decisions sense ser explícitament programats, basant-se en dades i experiència prèvia.
El Deep Learning és un subconjunt de l’Aprenentatge Automàtic que es basa en xarxes neuronals profundes per modelar i resoldre problemes complexos. A diferència del machine learning tradicional, que requereix l’extracció manual de característiques, el Deep Learning permet que els algorismes aprenguin automàticament jerarquies de característiques a partir de les dades.
L’auge del Deep Learning es va produir a mitjans de la dècada passada alimentat per diversos factors clau que van convergir:
- Les xarxes neuronals profundes, requereixen enormes quantitats de càlculs per a ser entrenades. L’augment substancial de la capacitat de processament de les unitats de processament gràfic (GPU) va proporcionar la infraestructura necessària per a realitzar aquestes tasques de manera eficient.
- La disponibilitat de conjunts de dades massives, especialment amb imatges etiquetades, va permetre poder aprendre de maneres més riques i generals.
- La introducció d’arquitectures noves i més eficients, com ara les xarxes neuronals convolucionals (CNN) especialitzades en el processament d’imatges, van millorar significativament el rendiment en tasques específiques.
Fins avui dia, el Deep Learning ha continuat evolucionant i mantenint-se com una força impulsora en molts camps, entre els quals destaca amb molta força la Visió Artificial. Ha esdevingut, per tant, una tecnologia molt atractiva per a l’automatització de processos i l’anàlisi de producció en línia.
Visió Artificial i Deep Learning
La capacitat dels models de Deep Learning per aprendre representacions significatives de les dades ha superat moltes limitacions prèvies en la Visió Artificial. Abans, abordar tasques de visió, com ara la classificació d’objectes, implicava freqüentment l’extracció manual de característiques. Això vol dir que els enginyers o altres experts havien de seleccionar manualment els atributs o les propietats de les imatges que podrien ser rellevants per a la tasca específica. Un procés laboriós, subjecte a interpretacions i decisions humanes, sovint insuficients.
Amb l’arribada del Deep Learning, les xarxes neuronals profundes van demostrar la seva capacitat per aprendre automàticament característiques a partir de les imatges d’entrada. En lloc de confiar en una extracció manual, les xarxes neuronals són capaces d’identificar automàticament els patrons i les característiques rellevants sense que els humans hagin de definir-les prèviament.
Un altre dels factors clau que ha contribuït significativament al rendiment excepcional del Deep Learning en tasques d’imatges és l’ús de les xarxes neuronals convolucionals (CNN). Les CNN estan dissenyades per tractar amb imatges i, mitjançant l’aplicació de filtres (convolucions) a petites regions de la imatge, són capaces d’extreure patrons com vores, textures, formes i altres característiques importants per entendre continguts visuals complexos. Com més s’aprofundeix a la xarxa, més complexes són les característiques extretes. Un cop tots els filtres han estat aplicats, les característiques resultants s’introdueixen en una xarxa neuronal convencional que proporciona el resultat final.
Aplicacions
El Deep Learning ha portat a un nou nivell aplicacions clàssiques de la Visió artificial com ara la classificació d’imatges, la detecció d’objectes i la segmentació d’imatges.
Classificació d’imatges
La classificació d’imatges és una tasca en què el model ha d’atribuir una etiqueta o categoria a una imatge determinada. Les CNN són entrenades per reconèixer patrons i característiques que permeten diferenciar entre diferents classes. Per exemple, un model podria ser entrenat per reconèixer gats i gossos, i després classificar noves imatges segons aquestes categories.
La classificació d’imatges és una aplicació clau per als processos de control de qualitat i identificació de productes ja que, entre altres tasques, permet classificar automàticament diferents productes o peces i detectar anomalies o defectes.
Detecció d’objectes
La detecció d’objectes implica localitzar i identificar múltiples objectes dins d’una imatge. A diferència de la classificació d’imatges, aquí el model no només identifica què hi ha a la imatge, sinó que també delimita les posicions dels objectes detectats amb un rectangle que els emmarca. En l’àmbit industrial es pot aplicar la detecció d’objectes per a comptar, localitzar i seguir la ubicació de productes.
Segmentació d’imatges
La segmentació d’imatges va més enllà de la detecció d’objectes i atribueix etiquetes a cada píxel de la imatge, dividint-la en diferents regions amb significats específics. Hi ha dos tipus diferents de segmentació segons la seva finalitat:
- La segmentació semàntica té com a objectiu atribuir una etiqueta semàntica (una categoria) a cada píxel de la imatge. Això significa que, per a cada regió contigua amb característiques visuals similars, s’assigna una mateixa etiqueta. Per exemple; si estem segmentant una imatge amb un cotxe i un semàfor, la segmentació semàntica destacaria tots els píxels que pertanyen al cotxe amb una etiqueta i el del semàfor amb una altra etiqueta.
- La segmentació d’instàncies va més enllà de la segmentació semàntica, ja que té com a objectiu identificar i diferenciar cada objecte individualment en una imatge. En aquest cas, no només assignem etiquetes semàntiques, sinó que també assignem una etiqueta única a cada objecte específic. Això permet distingir objectes similars que pertanyen a la mateixa categoria. En l’àmbit industrial la segmentació d’instàncies és de llarg la més útil; permet identificar tota l’àrea d’un producte, detalls específics o zones crítiques d’aquest.
FAQs
Què és el Deep Learning i com s’integra en un sistema de Visió Artificial?
El Deep Learning és una tècnica d’Aprenentatge Automàtic (Machine Learning) que utilitza xarxes neuronals profundes per aprendre patrons complexos a partir de dades. En el context de la Visió Artificial, el Deep Learning s’integra normalment mitjançant l’ús de xarxes neuronals convolucionals (CNN). Aquestes xarxes poden aprendre automàticament jerarquies de característiques en imatges, permetent la detecció d’objectes, la classificació i altres tasques visuals de forma totalment automàtica. La integració de Deep Learning en sistemes de Visió Artificial millora la capacitat del sistema per a interpretar i comprendre imatges de manera més precisa i eficient. Això ha impulsat avenços significatius en aplicacions de control de qualitat o manteniment predictiu.
Com pot el Deep Learning millorar la qualitat dels productes industrials?
Mitjançant sistemes de Visió Artificial basats en Deep Learning es pot realitzar una supervisió exhaustiva de la qualitat dels productes en temps real. Això permet la detecció ràpida de defectes, anomalies i altres irregularitats amb una precisió excepcional, contribuint directament a la millora global de la qualitat dels productes. Aquest tipus d’automatització ajuda a reduir la dependència d’avaluacions humanes, disminuint la possibilitat d’errors i millorant la consistència en la producció. A més a més, és altament adaptable, permetent als models ajustar-se fàcilment a canvis en els processos de producció o a l’aparició de nous productes, assegurant una qualitat constant en entorns variables.
Puc incorporar un sistema de Visió Artificial amb Deep Learning a qualsevol línia de producció?
En general, la incorporació de Deep Learning és possible quan la informació rellevant és visible a simple vista o pot ser capturada mitjançant càmeres. Aquesta tecnologia és especialment eficaç per tasques com ara la detecció de defectes, la classificació de productes o el control de qualitat. El Deep Learning és particularment potent quan s’enfronta a problemes complexos i amb gran quantitat de dades. Si el problema que es vol abordar no és gaire complex o no es pot disposar d’una gran quantitat de dades llavors potser és més convenient utilitzar altres tècniques més senzilles.
Quins tipus de dades són necessàries per a l’entrenament efectiu dels models de deep learning en un entorn industrial?
El tipus de dades pot variar segons l’aplicació específica, però en general, es requereixen conjunts de dades (principalment imatges) etiquetats que reflecteixin la diversitat i les variacions possibles en les condicions d’entorn i les operacions industrials. És important destacar que com més imatges es tinguin, més efectiu serà l’entrenament del model i millor durà a terme la tasca per la qual ha estat entrenat. Depenent de la complexitat del problema poden fer falta des d’uns quants centenars fins a desenes de milers d’imatges.
