Por qué Internet de las cosas necesita inteligencia artificial

Inteligencia artificial (IA) e Internet de las cosas (IC) son términos que proyectan una imagen futurista y de ciencia ficción; se han identificado ambos como causantes de la disrupción en los negocios en 2017. De hecho, ambos conceptos son más reales hoy de lo que lo han sido en ningún momento en el pasado. Sin embargo, para que las empresas sean conscientes del pleno potencial de la IC, necesitan combinarla con las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) que avanzan rápidamente, lo que permite a las “máquinas inteligentes” simular comportamiento inteligente y tomar decisiones con pleno conocimiento de causa y con una intervención humana mínima o inexistente.

Principios básicos

¿Qué significan realmente estos términos y qué relación guardan entre sí? Empecemos definiéndolos en primer lugar:

  • IC o Internet de las cosas se define como un sistema de objetos físicos, sensores, actuadores, objetos virtuales, personas, servicios, plataformas y redes interrelacionadas que tienen identificadores separados y la capacidad de transferir datos de manera independiente. Algunos ejemplos prácticos de la aplicación de IC hoy en día incluyen agricultura de precisión, supervisión de pacientes remota o coches sin conductor. En pocas palabras, IC es la red de “cosas” que recopila e intercambia información del entorno.

En ocasiones los expertos del sector hacen referencia a la IC como el impulsor de la cuarta Revolución Industrial, pues ha desencadenado cambios tecnológicos que abarcan una amplia gama de ámbitos. La previsión de Gartner fue que habría 20.800 millones de cosas conectadas en uso en todo el mundo para 2020, pero predicciones más recientes sitúan la cifra para 2020 en más de 50.000 millones de dispositivos. En otros informes se predijo un enorme crecimiento en diversos sectores, entre lo que se incluía una estimación de que la IC sanitaria, por ejemplo, tendría un valor de 117.000 millones de dólares para 2020, además de los 250 millones de vehículos de carretera conectados previstos para ese mismo año. Los avances de la IC ofrecen oportunidades estimulantes para facilitar las vidas de las personas, así como mejoras en la eficiencia, productividad y seguridad de muchos negocios.

  • La IA, por otra parte, es el motor o el “cerebro” que permitirá el análisis y la toma de decisiones a partir de los datos recopilados por la IC. Dicho de otro modo, la IC recopila los datos y la IA procesa los mismos para darles sentido. Se puede observar el funcionamiento conjunto de estos sistemas a nivel personal en dispositivos de seguimiento deportivo y en Google Home, Alexa de Amazon o  Siri de Apple.

Con más dispositivos conectados aparecen más datos que tienen el potencial de proporcionar conocimientos increíbles para las empresas, si bien presenta un nuevo reto que consiste en cómo analizarlos todos. La recopilación de estos datos no beneficia a nadie salvo que haya un sistema de interpretación para entenderlos. Ahí es donde la IA entra en juego. Hacer que enormes cantidades de datos cobren sentido es una aplicación perfecta para la IA pura.

Mediante la aplicación de las capacidades analíticas de la IA a los datos recopilados por la IC, las empresas pueden identificar y entender patrones y tomar decisiones más fundadas. Esto conlleva diversos beneficios, tanto para los consumidores como para las empresas, como la intervención proactiva, la automatización inteligente y las experiencias con alto nivel de personalización. También nos permite encontrar soluciones para que los dispositivos conectados funcionen mejor juntos y hacer que estos sistemas sean más fáciles de usar.

Esto, as su vez, implica unas tasas de adopción de estas tecnologías aún más elevadas. Por eso exactamente necesitamos mejorar la velocidad y la precisión de análisis de datos con la IA, para ver a la IC cumplir su promesa. Recopilar los datos es una cuestión, pero organizar, analizar y hacer que estos datos cobren sentido es otra completamente distinta. Es por eso que resulta fundamental desarrollar una IA más rápidasy precisa, para acompañar al ingente volumen de datos que se están recopilando a medida que la IC empieza a penetrar en casi todos los aspectos de nuestras vidas.

Ejemplos de datos de la IC:

  • Datos que ayudan a las ciudades a predecir accidentes y delitos.
  • Datos que proporcionan a los médicos información en tiempo real de marcapasos o biochips.
  • Datos que optimizan la productividad en sectores a través del mantenimiento predictivo de equipos y maquinaria.
  • Datos que crean verdaderos hogares inteligentes con electrodomésticos conectados.
  • Datos que ofrecen comunicación esencial entre vehículos de alquiler.

Es sencillamente imposible que los seres humanos revisen y entiendan todos estos datos con métodos tradicionales, incluso si se reduce el tamaño de la muestra, “traducirlos” llevaría demasiado tiempo. El gran problema será encontrar formas de analizar el aluvión de datos e información de rendimiento que crean todos estos dispositivos. Encontrar conocimiento dentro de terabytes de datos producidos por máquinas es un verdadero reto, como bien saben los expertos en análisis de datos.

Pero para que podamos cosechar todos los beneficios de los datos de la IC, tenemos que mejorar:

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Velocidad del análisis de big data + • Precisión del análisis de big data = Beneficio total de la IC / Créditos: Ahmed Banafa

 

IA y Análisis de datos de la IC

Hay seis tipos de Análisis de Datos de Internet de las Cosas que puede ser útiles para la IA:

  1. Preparación de datos: Definir grupos de datos y limpiarlos que nos llevarán a conceptos como datos oscuros, lagos de datos.
  2. Descubrimiento de datos: Encontrar datos útiles en los grupos de datos definidos.
  3. Visualización de datos en streaming: Tratar de inmediato datos en streaming mediante la definición, descubrimiento y visualización de datos de formas inteligentes para facilitar que el proceso de toma de decisiones tenga lugar sin retrasos.
  4. Precisión de las series temporales de los datos: Mantener un nivel de confianza alto en los datos recopilados con una precisión e integridad elevadas de los datos.
  5. Análisis predictivo y avanzado: Paso muy importante en el que se pueden tomar decisiones con base en los datos recopilados, descubiertos y analizados.
  6. Geoespaciales y ubicación en tiempo real (datos logísticos): Mantener un flujo de datos tranquilo y bajo control.

IA en aplicaciones de Internet de las Cosas:

  • Macrodatos visuales, por ejemplo, permitirán a los ordenadores obtener un conocimiento más profundo de imágenes en la pantalla con las nuevas aplicaciones de IA que entienden el contexto de las imágenes.
  • Sistemas cognitivos que crearán nuevas recetas que atraerán el sentido del gusto del usuario, creando menús optimizados para cada persona y adaptándose de forma automática a los ingredientes locales.
  • Sensores más nuevos permitirán a los ordenadores «escuchar», recopilando información en formato audio sobre el entorno del usuario.
  • Operaciones conectadas y remotas. Con operaciones de almacén inteligentes y conectadas, los trabajadores ya no tendrán que deambular por el almacén recogiendo productos de las estanterías para cumplimentar un pedido. En su lugar, las estanterías se moverán por los pasillos guiadas por pequeñas plataformas robóticas que entregan el inventario adecuado en el lugar correcto, evitando colisiones por el camino. Cumplimentar un pedido es más rápido, seguro y más eficaz.
  • Mantenimiento preventivo y predictivo: Ahorrará a las empresas millones antes de una avería o fuga al predecir y prevenir los lugares y el momento en el que estas situaciones podrían tener lugar.

Estas son solo algunas aplicaciones prometedoras de la inteligencia artificial en relación con Internet de las Cosas. El potencial para servicios altamente individualizados es infinito y cambiará drásticamente la forma en la que viven las personas.

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Créditos: Ahmed Banafa

Retos a los que se enfrenta la IA en la IC

  1. Compatibilidad: la IC es una recopilación de muchas partes y sistemas que son fundamentalmente diferentes en tiempo y espacio.
  2. Complejidad: la IC es un sistema complicado con muchas partes móviles y un flujo incesante de datos, lo que lo convierte en un ecosistema muy complicado.
  3. Confidencialidad/Seguridad (CS): la CS supone siempre un problema con todas las nuevas tecnologías o conceptos, ¿en qué medida puede ayudar la IA sin poner en peligro la CS? Una de las nuevas soluciones para este problema es el uso de la tecnología de cadena de bloques (blockchain).
  4. Cuestiones éticas y jurídicas: Es un nuevo mundo para muchas empresas en el que no hay precedentes y constituye un territorio que no ha sido probado con nuevas leyes y casos que emergen con rapidez.
  5. Estupidez artificial: de vuelta al sencillo concepto de GIGO (Garbage In Garbage Out), la IA sigue necesitando “formación” para entender las reacciones/emociones humanas para que la decisión tenga sentido.

Conclusión

Si bien la IC es sumamente impresionante, en realidad no sirve para mucho sin un buen sistema de Inteligencia artificial para sacarle partido. Ambas tecnologías precisan lograr el mismo nivel de desarrollo para funcionar de manera tan perfecta como creemos que deberían. Los científicos están intentando encontrar formas de obtener software y dispositivos de análisis de datos más inteligentes para que una Internet de las Cosas segura y eficaz se haga realidad. Podría pasar algún tiempo antes de que esto suceda porque el desarrollo de la IA va por detrás del de la IC, si bien, no obstante, la posibilidad sigue ahí.

Integrar la IA en las redes de IC se está convirtiendo en un requisito previo para el éxito de los ecosistemas digitales basados en la IC de la actualidad. Por lo tanto, las empresas tienen que moverse con rapidez para identificar cómo obtendrán valor de combinar la IA y la IC o afrontar su puesta al día en los próximos años.

La única forma de seguir el ritmo de estos datos generados por la IC y obtener los conocimientos ocultos que contiene es usar la IA (inteligencia artificial) como el último catalizador de la IC.

Ahmed Banafa

Experto en IC | Profesor | Autor | Conferenciante

Referencias:

https://aibusiness.com/ai-brain-iot-body/

http://www.creativevirtual.com/artificial-intelligence-the-internet-of-things-and-business-disruption/

https://www.computer.org/web/sensing-iot/content?g=53926943&type=article&urlTitle=what-are-the-components-of-iot-

https://www.bbvaopenmind.com/en/the-last-mile-of-iot-artificial-intelligence-ai/   http://www.datawatch.com/