IA Para Control Industrial

¿IA Para Control Industrial?: Los Modelos de Lenguaje Masivos Preentrenados lo Hacen Posible

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La esfera del control industrial está experimentando un cambio fascinante. Al igual que una semilla que se convierte en un árbol fuerte y resistente, los Modelos de Lenguaje Masivos Preentrenados (MLMP), como GPT-4, se están abriendo camino hacia una nueva eficiencia en el control industrial.

En la investigación de Song, Zhang, Zhao y Bian, nos sumergimos en cómo estos modelos pueden influir en la industria y cómo pueden mejorar la forma en que controlamos las operaciones industriales.

¿Qué es lo Nuevo en el Control Industrial?

Los MLMP, como GPT-4, aportan un profundo conocimiento previo obtenido al ser preentrenados con grandes conjuntos de datos. Esta riqueza de conocimiento les permite ofrecer soluciones a problemas de control industrial con menos datos y de una manera más sencilla y flexible, algo que se conoce como «baja deuda técnica«.

Pero, ¿cómo es eso posible?

Imagine que está tratando de navegar por una ciudad desconocida sin un mapa. Sería un desafío, ¿verdad? Los MLMP son como un GPS avanzado que ha recopilado datos de innumerables rutas y puede guiarnos de manera eficiente, incluso si es la primera vez que visitamos esa ciudad.

¿Cómo se Aplican los MLMP en la Práctica?

Para entender mejor cómo los MLMP pueden mejorar el control industrial, los investigadores realizaron experimentos controlando sistemas de Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado (HVAC) con GPT-4. Los resultados mostraron que GPT-4 es capaz de resolver tareas de control con pocos datos, lo que subraya su potencial para la adaptabilidad en diferentes escenarios.

La Optimización del Potencial de los MLMP

A pesar de los resultados prometedores, también existen limitaciones en la aplicación actual de MLMP. Los investigadores encontraron que GPT-4 no puede aprender de forma autónoma sin ajustar parámetros. Es como tener una bicicleta con pedales increíblemente potentes pero sin la habilidad de pedalear automáticamente.

Para superar este obstáculo, los investigadores propusieron varios enfoques. Uno de ellos es puntuar las demostraciones y seleccionar las más eficaces; otro es generar nuevas representaciones embedding mediante agentes de Aprendizaje por Refuerzo (RL).

El Futuro del Control Industrial

El estudio de Song, Zhang, Zhao y Bian nos muestra que estamos en las primeras etapas de lo que promete ser una evolución significativa en el control industrial. Los MLMP, como GPT-4, tienen el potencial de hacer que el control industrial sea más robusto, adaptable y eficiente. Y aunque aún queda mucho por optimizar, es un camino que vale la pena explorar.

En resumen, los MLMP están plantando semillas de cambio en el control industrial. Y aunque todavía estamos aprendiendo cómo cultivar y nutrir estas semillas, el futuro parece prometedor.

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