Alianza para el uso exitoso de la IA en la alemana

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El gigante tecnológico alemán Siemens se ha aliado con empresas de maquinaria como Trumpf y Heller para fundar una alianza de datos con IA destinada a la fabricación industrial. El objetivo es el intercambio anónimo de datos de maquinaria a escala sectorial para impulsar el uso exitoso de la inteligencia artificial en la industria alemana.La conexión de máquinas mediante IoT o MES es cada vez más importante para las empresas industriales, que buscan analizar y aprovechar los datos obtenidos de esta forma. Para ello recurren en mayor medida a la inteligencia artificial. Cuanto mejor sea la calidad de los datos, mejor será el entrenamiento de los sistemas de IA empleados.

Con esta premisa, Siemens ha fundado junto a fabricantes líderes de maquinaria una alianza de datos. El grupo muniqués ve en ello una oportunidad para que las empresas industriales europeas se adelanten a Estados Unidos y China, a diferencia de lo que ocurre con la IA convencional. Entre los fabricantes europeos de maquinaria y herramientas que se han sumado a la iniciativa se encuentran, entre otros, Grob, Trumpf, Chiron, Heller, el Laboratorio de Construcción de Máquinas Herramienta de la RWTH Aachen y el Grupo Voith, según informa Industry of Things.

Un estándar abierto para el intercambio de datos como objetivo

El presidente de Siemens, Roland Busch, califica la alianza de datos establecida con clientes y socios como «un paso decisivo para escalar la IA industrial». Añade: «Veo aquí una gran oportunidad para la economía europea, con su sólida base industrial. Al poner a disposición el singular tesoro de datos de nuestras empresas para modelos de IA generativa, podemos alcanzar niveles de productividad completamente nuevos.» El objetivo a largo plazo de la alianza de datos es crear y establecer en el sector un estándar abierto para el intercambio de datos de maquinaria, todo ello en favor de un uso exitoso de la IA en la industria alemana.A diferencia de los modelos de IA conocidos como ChatGPT, Google Gemini o Claude, la inteligencia artificial utilizada en entornos industriales exige la máxima fiabilidad, ya que incluso el error más pequeño puede tener consecuencias costosas y peligrosas con gran rapidez.

Los datos fiables son la clave

Por eso son especialmente importantes los datos de confianza para el entrenamiento de la IA. «El acceso a datos de maquinaria de alta calidad procedentes de distintos fabricantes es la clave», subraya Busch. «Con esta alianza podemos desarrollar sistemas de IA que comprendan la complejidad del desarrollo y la fabricación, convirtiéndose así en un socio de alto rendimiento para los profesionales especializados», añade el presidente del grupo.

Como ejemplo de aplicación, Siemens menciona la creación de programas para máquinas que permitan obtener resultados más rápido y con una tasa de errores significativamente menor, descargando a los departamentos de TI de tareas rutinarias. Otro ejemplo es el mantenimiento predictivo, citado con frecuencia en el contexto del Internet de las Cosas Industrial (IIoT). A esto se suman la adaptación en tiempo real a nuevas condiciones, la mejora de los procesos de fabricación y una mayor eficiencia energética.

Fuente de la imagen: Adobe Stock/suldev

Traducido del original en alemán con inteligencia artificial. La versión alemana es la de referencia.

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