Gesta Labs anunció el desarrollo y aplicación de soluciones de Industria 4.0 en la industria manufacturera mexicana basadas en la inteligencia artificial.
Gesta Labs se enfoca en la creación de soluciones con Tecnologías Emergentes (IoT, Big Data e Inteligencia Artificial) para empresas del sector industrial en México, y para ayudar a su desarrollo y éxito anunciaron alianza con NVIDIA Enterprise.
A través del área de Computer Vision, están desarrollando proyectos de dos tipos: personalizados, tales como inspección de defectos en autopartes y conteo de inventarios en bodegas en tiempo real; y generales, entre los que están: seguridad industrial, daño en cultivos agrícolas a causa de la vida salvaje, conteo urbano y casetas inteligentes.
Los tipos de datos que se han procesado con estas herramientas incluyen imágenes que pueden estar en los diferentes formatos disponibles en el mercado, es decir; 2D, 3D o, incluso, imágenes satelitales, que incluyen información geoespacial. A nivel del desarrollo de modelos, en Gesta Labs manejan un volumen de decenas de miles de imágenes para la etapa de entrenamiento. A nivel productivo, tan sólo para la solución de inspección de calidad que desarrollaron para su mayor cliente, han procesado más de 4 millones y medio de imágenes correspondientes a más de 1 millón de inspecciones, con tiempos de inferencia (resultado de inspección) de unos milisegundos, gracias al hardware de cómputo de NVIDIA.
El deep learning se aplicó para realizar un sistema de inspección de calidad automatizado por medio del análisis de imágenes que tomaron diversas cámaras industriales en la línea de producción. Un punto importante para el éxito de este tipo de proyectos es tener un Tiempo de Ciclo corto, que es el tiempo que tarda el sistema en dar un resultado de la inspección.
La aplicación de esta solución es conocida como detección de objetos, que consiste en segmentar o localizar objetos o patrones dentro de una imagen. En este caso, un defecto es un patrón anormal que hay que localizar y reportar. La integración con la línea de producción les permite enviar automáticamente piezas defectuosas a un conveyor de rechazo y, de esta manera, evitar que avancen a posteriores etapas del proceso de producción. Esto se traduce en una disminución de reclamos de mercancía y ahorros en penalizaciones para sus clientes, así como mantener sus estándares de calidad y de reputación comercial.
Actualmente, están haciendo inferencia con las GPUs tanto en la etapa de entrenamiento de modelos, como en producción. Al realizar el entrenamiento en infraestructura con GPUs, cada modelo de clasificación se entrena durante algunas horas con decenas de miles de imágenes.
Con el uso de la inteligencia artificial, se crea valor al mejorar procesos y brindando herramientas para hacer de la inspección de calidad un proceso más óptimo y con más precisión; lo cual generará a su vez ahorros gracias a la detección temprana de defectos, disminución de tiempos de proceso y, sobre todo, la reducción de penalizaciones por parte de sus clientes (OEMs).