El aprendizaje automático (ML) ya se utiliza en formas que afectan a nuestra vida cotidiana, a menudo de manera que ni siquiera nos damos cuenta. Amazon, por ejemplo, fue pionera en la adopción de ML para impulsar sus recomendaciones de productos. La empresa se ha organizado en torno a sus esfuerzos de IA y ML con gran éxito.
Dada la amplia gama de aplicaciones y beneficios que ofrece el ML, existe un impulso actual para implementarlo en el sector de la ciencia de los materiales, con muchas organizaciones basadas en la I+D que invierten fuertemente en el desarrollo de estrategias digitales. Sin embargo, uno de los retos a los que se enfrentan estos equipos es que los datos científicos suelen ser complejos e inconexos. Esto es un problema porque los sistemas de ML dependen de datos bien organizados y de alta calidad. Entonces, ¿cómo puede aplicar eficazmente el ML para acelerar la innovación y el crecimiento en su empresa de ciencias de los materiales?
Aquí exploramos las oportunidades que el ML puede aportar a una organización y examinamos tres de las mejores estrategias para superar los desafíos comunes de la implementación.
Mejorar la investigación y el desarrollo de la ciencia de los materiales con el aprendizaje automático
En el sector de la ciencia de los materiales, la implantación del ML está en sus primeras fases y aún no hemos visto que la tecnología alcance todo su potencial. Sin embargo, no pasará mucho tiempo antes de que se espere que el ML ayude a los científicos a producir nuevos materiales que cumplan con propiedades específicas de forma más rápida y eficiente de lo que permiten actualmente las herramientas tradicionales (por ejemplo, el modelado de predicción).
Pensemos en un científico que necesita desarrollar un material que mantenga su elasticidad a temperaturas extremas. En un futuro próximo, el ML podrá predecir qué reacciones químicas y condiciones experimentales tendrán más éxito. Esto no sólo ahorrará tiempo al reducir la cantidad de documentos y datos que hay que buscar para encontrar el mejor punto de partida y el número de experimentos necesarios para optimizar el material, sino que también reducirá los costes.
Estas ventajas serán especialmente útiles para quienes trabajan en el sector de los polímeros, en el que resulta especialmente difícil hacer predicciones precisas, ya que se requiere una amplia formación y los conocimientos de un químico experimentado. Además, incluso los químicos más experimentados sólo pueden hacer predicciones basadas en su propia experiencia y en los datos de que disponen. Mediante el uso de herramientas de predicción que utilizan los algoritmos de ML y los macrodatos, los científicos pueden seleccionar sustancias químicas y condiciones específicas con mucha más rapidez y precisión que si lo hicieran manualmente.
De este modo, las herramientas de ML contribuirán en última instancia a acelerar la innovación en la industria de la ciencia de los materiales, al tiempo que mejorarán la eficiencia y reducirán los costes. En la industria de fabricación de plásticos, ya hay empresas que usan activamente los macrodatos y el aprendizaje automático que han registrado un crecimiento un 50 % más rápido que aquellas que no usan estas tecnologías. Asegúrese de que su empresa es una de las primeras en adoptar la tecnología, para obtener una ventaja competitiva y no quedarse atrás.
¿Cómo logró una organización líder del campo de los materiales crear un marco de datos sólido para facilitar el uso de aplicaciones como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA)? Lea el caso práctico.
Cómo aplicar con éxito el aprendizaje automático
Está claro que las herramientas basadas en ML pueden ayudar a impulsar el crecimiento de las organizaciones, así que ¿por qué no se utilizan ya de forma generalizada en la ciencia de los materiales? Sencillamente, porque diseñar un algoritmo de ML eficaz que produzca los resultados que se necesitan no es fácil. Hay tres áreas principales que hay que considerar cuidadosamente al embarcarse en el viaje de ML: enfoque del proyecto, su base de datos y cómo manejar los datos multidimensionales.
1. Supervisar el proyecto de aprendizaje automático en su conjunto
El LD ofrece la oportunidad de mejorar una empresa de muchas maneras. Al empezar, es importante tener un resultado claro en mente y comprometerse con la inversión continua que será necesaria. Para que los proyectos de ML tengan éxito, los responsables de la empresa deben comprender la importancia de gestionar las expectativas dentro de la organización y estar dispuestos a cambiar los procesos según sea necesario para garantizar la alineación de toda la empresa en todos los niveles. Si se introdujera una herramienta de modelización de predicciones, por ejemplo, sería importante que los científicos estuvieran de acuerdo con su introducción. De lo contrario, es más probable que los científicos sigan haciendo predicciones manuales, dejando a la empresa sin los beneficios de tener ML en su lugar.
Una vez que haya establecido los objetivos de su programa de ML, es importante considerar el proyecto en su conjunto. Quedar atrapado en la tecnología o comparar el uso de otras organizaciones será un ruido auxiliar en el viaje del ML. Este es su proyecto y la forma de aplicar la tecnología variará en función de los requisitos exclusivos de cada organización.
Asimismo, los datos extensos son su amigo. Es más beneficioso centrarse en el panorama general y mantener el proyecto en marcha en lugar de atascarse en los detalles de los datos. Asegúrese de tener acceso a una sólida experiencia en la curación de datos y en la elaboración de modelos, para que la atención se centre en el panorama general y el proyecto siga el mejor camino.
2. Invertir el tiempo necesario en crear unos cimientos de datos sólidos
Como todos los sistemas de datos, con el ML, lo que se obtiene depende de lo que se introduce, por lo que es mejor establecer los algoritmos de ML sobre datos sólidos y de alta calidad para obtener resultados y predicciones fiables. Los datos de la ciencia de los materiales suelen ser muy complejos, por lo que crear una base de datos de alta calidad no es una tarea sencilla. Si se dedica tiempo a construir esta base tan importante para el proyecto, las posibilidades de éxito aumentarán significativamente al implementar el ML.
Considere la cantidad de datos y si los datos son completos. Muchas empresas caen en este obstáculo, sobre todo porque la forma en que se documentan los datos científicos no siempre es coherente y puede ser propensa a las lagunas, lo que significa que no se puede utilizar para los procesos de formación de ML. Si la falta de datos relevantes es un problema, puede ser posible adquirir, licenciar o tomar prestados conjuntos de datos adicionales de repositorios públicos, fuentes gubernamentales y socios comerciales para llenar las lagunas. El acceso a los datos previamente curados de esta manera agilizará enormemente el proceso de recopilación, ahorrando potencialmente a la empresa millones de dólares y meses de esfuerzo.
Si se utilizan datos propios de la empresa como base para el entrenamiento de ML, es vital que sean de alta calidad y estén normalizados. La presentación de los datos científicos puede variar y la propia información puede plasmarse en múltiples formatos, como texto, estructuras químicas, gráficos y diagramas. Por lo tanto, es esencial que la curación humana forme parte de su proceso de recopilación y gobernanza de datos. Los científicos y técnicos de materiales son capaces de revisar e interpretar elementos de información que el ML no puede. Este tipo de indexación intelectual requiere una mayor inversión, pero también se obtienen datos mucho más valiosos y útiles en los años siguientes. Si no cuenta con los recursos necesarios para realizar la selección manual, puede asociarse con una organización como CAS que le proporcione los conocimientos expertos y las tecnologías especializadas requeridos para indexar y seleccionar datos científicos. Por lo general, esto permite completar el proceso de manera más rápida y rentable.
Por último, cuando esté seguro de que sus datos tienen un alto nivel de calidad, desarrolle una estructura de datos sencilla para complementar su base de datos. Las estructuras de datos bien pensadas, combinadas con conjuntos de datos de alta calidad, son las mejores herramientas para un entrenamiento eficaz de ML. Ayudan a la tecnología a identificar y analizar patrones, tendencias y relaciones, lo que conduce a predicciones más precisas.
3. Impulsar el éxito del aprendizaje automático con datos multidimensionales
Los datos de la ciencia de los materiales son inevitablemente multidimensionales, con numerosas entradas y salidas. Esto supone un reto para la implantación del ML en la industria. Incluso con una base de datos de alta calidad y bien estructurada, la capacidad y efectividad de la predicción de un algoritmo de aprendizaje automático disminuye a medida que aumenta la dimensionalidad de los datos.
Sin embargo, no todo está perdido. Actualmente se está invirtiendo en algoritmos capaces de procesar datos cada vez más complejos y dimensionales. Estos algoritmos se dividen en dos categorías: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En resumen, el aprendizaje supervisado se produce cuando los resultados ya se conocen, por lo que el sistema asigna una entrada a una salida basándose en pares de entrada-salida de ejemplo. El aprendizaje no supervisado es cuando no se conocen los resultados y el sistema descubre la respuesta dentro de los datos.
El análisis de componentes principales (PCA) es un ejemplo de método de aprendizaje no supervisado dentro del ML que simplifica la complejidad de los datos multidimensionales al tiempo que conserva las tendencias y los patrones. Al transformar los datos en menos dimensiones, el algoritmo puede encontrar más fácilmente los patrones sin referencia a los conocimientos previos. A partir de esto, es fácil ver cómo el ACP podría utilizarse potencialmente para desarrollar una herramienta de modelado de predicción, ya que sería capaz de simplificar y analizar datos científicos complejos. A continuación, sugiere qué productos químicos y condiciones son necesarios para producir un material con una característica específica.
El enfoque que se adopte para superar los retos en torno a los datos multidimensionales dependerá en última instancia del objetivo del programa de ML de la empresa. Puede ser beneficioso buscar asesoramiento sobre si un algoritmo existente sería apropiado para el programa de LD de la empresa, o si debería desarrollarse uno nuevo.
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El ML tiene el potencial de acelerar la innovación y el crecimiento al tiempo que mejora la eficiencia y reduce los costes. Por lo tanto, debe intentar aprovechar al máximo el poder de la tecnología para obtener y mantener una ventaja competitiva. La implantación del ML es una inversión compleja que merece la pena.
En CAS, ya estamos utilizando sistemas de ML para interpretar nuestros datos curados por expertos. Contacte con nosotros hoy mismo para saber cómo puede usar nuestras bases de datos como fuente de información y hable con un representante de nuestro equipo que le ayudará a completar la implementación del aprendizaje automático. Con más de 100 años de experiencia, nadie sabe más sobre la gestión de la información científica y tecnológica que CAS.