Volkswagen afirma que las maquinas solo piensan en las películas
¿Pueden pensar las computadoras o los robots? ¿Podrían tener conciencia? Cuando los especialistas del Data Lab de IT del Grupo Volkswagen hablan sobre su trabajo, a menudo escuchan preguntas como esta. Aquí, en el laboratorio de datos, un equipo internacional está trabajando en el desarrollo de programas de autoaprendizaje. En el futuro, su trabajo de desarrollo podría proporcionar un mejor soporte para sus colegas en la oficina y la fábrica en muchos procesos corporativos. Sin embargo, una cosa es importante para los especialistas de Volkswagen: si busca máquinas que puedan pensar, las encontrará en Hollywood en lugar de en el Data Lab.
Las máquinas que pueden pensar son solo para películas. No tienen nada que ver con nuestro trabajo ", dice el Prof. Dr. Patrick van der Smagt, Jefe de Investigación de IA en el Data Lab." Desarrollamos algoritmos que aprenden de forma independiente cómo detectar y predecir patrones y leyes específicos para que las decisiones óptimas puedan hacerse."
La clave es el aprendizaje automático o, para decirlo en términos simples, la capacidad de un programa para vincular datos, analizar interconexiones y hacer predicciones. Sin embargo, van der Smagt y su equipo van mucho más allá. Su trabajo se basa en redes neuronales profundas.
Para las redes neuronales de este tipo, los especialistas de Data Lab combinan la ciencia de la información con las matemáticas, o más precisamente con la teoría de la probabilidad. Sus algoritmos aprenden tomando siempre de forma independiente la decisión óptima desde el punto de vista matemático en tiempo real, es decir, la decisión que corresponde a la mayor probabilidad.
"Sin embargo, la detección de patrones no es un proceso de reflexión reflejada", dice van der Smagt. Antes de unirse a Volkswagen, pasó muchos años en el trabajo de investigación en la Universidad Tecnológica de Munich. "Probablemente es una cuestión de naturaleza humana que inconscientemente atribuyamos el comportamiento humano o incluso la conciencia a sistemas de este tipo. Pero solo estamos interpretando esto en los sistemas en cuestión. Un algoritmo aprende al evaluar los datos en línea con las leyes de la probabilidad matemática. Nada mas y nada menos."
Entonces, la máquina que puede pensar solo se puede encontrar en la ficción. Pero, ¿por qué los expertos del Laboratorio de datos de Volkswagen trabajan en el aprendizaje automático y en algoritmos que pueden aprender por sí mismos?
"En toda la industria, existe un considerable interés en el aprendizaje automático debido a la gran variedad de aplicaciones potenciales para sistemas de autoaprendizaje", dice Barbara Sichler. Dirige las operaciones comerciales en el laboratorio de datos y coordina la transferencia de conocimientos a las marcas y unidades del grupo. "En Data Lab, por lo tanto, unimos el conocimiento experto disponible dentro del Grupo Volkswagen y obtenemos apoyo adicional de otros expertos de primer nivel", dice ella.
Sichler define una de las misiones de Data Lab como la exploración de posibilidades para la aplicación de algoritmos de aprendizaje independiente, y luego desarrollarlos. Existe una amplia gama de aplicaciones posibles.
Los sistemas de aprendizaje pueden, por ejemplo, ayudar a los trabajadores calificados a controlar complejos procesos logísticos y de producción de manera aún más efectiva. Pueden analizar desarrollos económicos complejos y proporcionar expertos en planificación de mercado con una base integral para tomar decisiones. Los robots y las máquinas en la sala de la fábrica pueden aprender a predecir sus propios ciclos de mantenimiento y notificar al equipo de mantenimiento cuando sea necesario. Los sistemas de aprendizaje ofrecen nuevas posibilidades para proteger las comunicaciones de datos de las empresas contra los hackers criminales. Los especialistas del Data Lab también están trabajando en plataformas técnicas para nuevas ofertas de clientes digitales, por ejemplo en orientación de tráfico.
- El Grupo IT Data Lab es el centro de competencia del Grupo Volkswagen para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el análisis de datos y la computación cuántica.
- Equipo de expertos internacionales avanza con el aprendizaje automático
- Los algoritmos de autoaprendizaje pueden ayudar a las personas en muchas áreas: procesos de producción y logística, cooperación inteligente entre humanos y robots, seguridad de IT y servicios de movilidad digital
¿Pueden pensar las computadoras o los robots? ¿Podrían tener conciencia? Cuando los especialistas del Data Lab de IT del Grupo Volkswagen hablan sobre su trabajo, a menudo escuchan preguntas como esta. Aquí, en el laboratorio de datos, un equipo internacional está trabajando en el desarrollo de programas de autoaprendizaje. En el futuro, su trabajo de desarrollo podría proporcionar un mejor soporte para sus colegas en la oficina y la fábrica en muchos procesos corporativos. Sin embargo, una cosa es importante para los especialistas de Volkswagen: si busca máquinas que puedan pensar, las encontrará en Hollywood en lugar de en el Data Lab.
Las máquinas que pueden pensar son solo para películas. No tienen nada que ver con nuestro trabajo ", dice el Prof. Dr. Patrick van der Smagt, Jefe de Investigación de IA en el Data Lab." Desarrollamos algoritmos que aprenden de forma independiente cómo detectar y predecir patrones y leyes específicos para que las decisiones óptimas puedan hacerse."
La clave es el aprendizaje automático o, para decirlo en términos simples, la capacidad de un programa para vincular datos, analizar interconexiones y hacer predicciones. Sin embargo, van der Smagt y su equipo van mucho más allá. Su trabajo se basa en redes neuronales profundas.
Para las redes neuronales de este tipo, los especialistas de Data Lab combinan la ciencia de la información con las matemáticas, o más precisamente con la teoría de la probabilidad. Sus algoritmos aprenden tomando siempre de forma independiente la decisión óptima desde el punto de vista matemático en tiempo real, es decir, la decisión que corresponde a la mayor probabilidad.
"Sin embargo, la detección de patrones no es un proceso de reflexión reflejada", dice van der Smagt. Antes de unirse a Volkswagen, pasó muchos años en el trabajo de investigación en la Universidad Tecnológica de Munich. "Probablemente es una cuestión de naturaleza humana que inconscientemente atribuyamos el comportamiento humano o incluso la conciencia a sistemas de este tipo. Pero solo estamos interpretando esto en los sistemas en cuestión. Un algoritmo aprende al evaluar los datos en línea con las leyes de la probabilidad matemática. Nada mas y nada menos."
Entonces, la máquina que puede pensar solo se puede encontrar en la ficción. Pero, ¿por qué los expertos del Laboratorio de datos de Volkswagen trabajan en el aprendizaje automático y en algoritmos que pueden aprender por sí mismos?
"En toda la industria, existe un considerable interés en el aprendizaje automático debido a la gran variedad de aplicaciones potenciales para sistemas de autoaprendizaje", dice Barbara Sichler. Dirige las operaciones comerciales en el laboratorio de datos y coordina la transferencia de conocimientos a las marcas y unidades del grupo. "En Data Lab, por lo tanto, unimos el conocimiento experto disponible dentro del Grupo Volkswagen y obtenemos apoyo adicional de otros expertos de primer nivel", dice ella.
Sichler define una de las misiones de Data Lab como la exploración de posibilidades para la aplicación de algoritmos de aprendizaje independiente, y luego desarrollarlos. Existe una amplia gama de aplicaciones posibles.
Los sistemas de aprendizaje pueden, por ejemplo, ayudar a los trabajadores calificados a controlar complejos procesos logísticos y de producción de manera aún más efectiva. Pueden analizar desarrollos económicos complejos y proporcionar expertos en planificación de mercado con una base integral para tomar decisiones. Los robots y las máquinas en la sala de la fábrica pueden aprender a predecir sus propios ciclos de mantenimiento y notificar al equipo de mantenimiento cuando sea necesario. Los sistemas de aprendizaje ofrecen nuevas posibilidades para proteger las comunicaciones de datos de las empresas contra los hackers criminales. Los especialistas del Data Lab también están trabajando en plataformas técnicas para nuevas ofertas de clientes digitales, por ejemplo en orientación de tráfico.
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| Grupo Volkswagen laboratorio de datos de IT |
Para Sichler, es esencial asegurarse de que Data Lab no se desconecte del mundo exterior. "El trabajo en el futuro digital no puede tener éxito si se lleva a cabo a puertas cerradas. Estamos comprometidos con la cooperación con socios del mundo académico y la industria", dice ella. El Laboratorio de Datos tiene vínculos estrechos con universidades, centros de investigación y la comunidad científica de todo el mundo. Muchos de los expertos que trabajan aquí también están involucrados en la enseñanza universitaria.
El último desarrollo es el "Espacio de colaboración" en el Data Lab, creado por Sichler y su equipo: se trata de una combinación de un taller y un laboratorio de puesta en marcha internacional totalmente orientado hacia el aprendizaje automático. Aquí, las start-ups enseñan a los robots a identificar nuevos patrones de movimiento o llevar a cabo investigaciones sobre enfoques innovadores de seguridad de datos. Las empresas emergentes de Australia, el Reino Unido y Austria ya están a bordo.
El último desarrollo es el "Espacio de colaboración" en el Data Lab, creado por Sichler y su equipo: se trata de una combinación de un taller y un laboratorio de puesta en marcha internacional totalmente orientado hacia el aprendizaje automático. Aquí, las start-ups enseñan a los robots a identificar nuevos patrones de movimiento o llevar a cabo investigaciones sobre enfoques innovadores de seguridad de datos. Las empresas emergentes de Australia, el Reino Unido y Austria ya están a bordo.
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