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El Entrenamiento de Modelos de Inteligencia Artificial en Uali
En Uali, hemos desarrollado un enfoque robusto para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA), que impulsa nuestras soluciones de monitoreo remoto en la industria energética. Actualmente, contamos con variedad de modelos de IA desarrollados internamente, diseñados para optimizar la operación y seguridad de activos energéticos.
Metodología de Entrenamiento de Modelos
El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial involucra diversas etapas que aseguran su capacidad para detectar objetos y generar resultados precisos. En Uali, nuestros modelos de IA están diseñados para adaptarse a los desafíos específicos de la industria energética, brindando soluciones escalables y eficientes que mejoran continuamente con cada ciclo de entrenamiento.
1. Definición del Problema
El primer paso para un modelo robusto es identificar el tipo de objetos que se desean detectar. Por ejemplo, puede ser la segmentación de vehículos en un yacimiento o la identificación de anomalías en aerogeneradores. Además, se planifican las misiones con drones para obtener imágenes desde perspectivas óptimas para el procesamiento.
2. Recolección y Preparación de Datos
Un buen dataset es esencial. Se requiere un conjunto amplio de fotos útiles, al menos 1,000 para obtener un modelo preliminar. Cuantas más fotos representativas del objeto o escenario a detectar, mejor será el desempeño del modelo.
3. Anotación de Datos
Esta etapa implica etiquetar manualmente las fotos, dibujando "bounding boxes" (módulo de feedback) alrededor de los objetos de interés. Es un proceso laborioso pero crítico para enseñar al modelo a detectar correctamente los elementos.
4. Preprocesamiento y Simulaciones
Las imágenes pasan por ajustes como la normalización de los valores de píxeles y el redimensionamiento, garantizando su compatibilidad con la arquitectura del modelo. Si los datos son insuficientes, se pueden simular objetos para enriquecer el dataset. Por ejemplo, al inicio se generaron imágenes de derrames de petróleo superponiendo derrames reales en fotos sin incidentes.
5. División de Datos
El dataset se divide en tres conjuntos: entrenamiento, validación y prueba. Esta separación asegura que el modelo aprenda correctamente y se valide en datos no vistos, evaluando su rendimiento real.
6. Entrenamiento del Modelo
El modelo "aprende" procesando repetidamente el dataset anotado. Poco a poco, va perfeccionando su capacidad para detectar los objetos deseados, ajustando sus parámetros a medida que ve más ejemplos.
7. Evaluación del Modelo
Después del entrenamiento,** el modelo se evalúa en imágenes no utilizadas durante la fase de aprendizaje para verificar su precisión.** Si el rendimiento no es óptimo, se ajusta el tiempo de entrenamiento o se amplía el dataset.
8. Inferencia y Lógica
Una vez entrenado, el modelo está listo para realizar inferencias, es decir, procesar nuevas imágenes y detectar objetos. Además, se aplican reglas adicionales para generar alertas o acciones basadas en los resultados obtenidos.
9. Despliegue
El modelo se integra en nuestra plataforma de producción, automatizando el procesamiento de imágenes cada vez que se suben nuevas fotos de misiones. Los resultados están listos para ser validados por nuestros clientes en nuestra plataforma para gestión de activos energéticos.
10. Mantenimiento y Mejora Continua
El trabajo no termina con el despliegue. Los modelos requieren mantenimiento y mejora constante. La recolección de nuevos datos y la validación experta permiten recalibrar el modelo, mejorando su precisión y adaptabilidad a lo largo del tiempo.
En Uali combinamos drones con inteligencia artificial para brindar datos precisos y accionables a la industria energética, facilitando la toma de decisiones en el cuidado de sus activos y generando así, un impacto ambiental positivo. ¡Conocenos!
Giselle Balzano
Product Manager
