Dr. Gonzalo Acuña, USACH “Las Redes Neuronales permiten desarrollar eficazmente los modelos que un ingeniero necesita”

Nuestro cerebro es capaz de resolver rápidamente problemas que son extremadamente difíciles de solucionar para un computador, como por ejemplo, el reconocimiento facial o de la voz. Por esa razón, en la década de los ‘40, la comunidad científica trató de reproducir su forma de trabajar, desarrollando los modelos conocidos como “redes neuronales”. Sin embargo, no fue hasta los años ‘80 cuando este concepto se popularizó en otras disciplinas, como la Ingeniería. En esta entrevista, el Dr. Gonzalo Acuña, Director del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Santiago de Chile y relator plenario de Automatización 2011, nos cuenta más sobre su aplicación en el campo de la Ingeniería.

¿Qué son las Redes Neuronales? Son modelos matemáticos que permiten aproximar muy bien el comportamiento de un sistema complejo. A diferencia de los modelos algebraicos “clásicos”, basados en ecuaciones diferenciales, un modelo de “red neuronal” no requiere tener un conocimiento acabado del sistema, sino que tan sólo con datos de entrada y salida es capaz de aproximar la función que representa la operación de este sistema. ¿Cómo se pueden aplicar en la industria? En cualquier desarrollo en ingeniería, se trabaja con modelos que nos permiten hacer predicciones, aproximaciones; y si uno toma ciertas precauciones, las redes neuronales permiten desarrollar con cierta facilidad dichos modelos. En definitiva, es una herramienta muy útil porque permite desarrollar eficazmente los modelos que un ingeniero necesita para diseñar cualquier solución. ¿Qué requerimientos tiene el uso de esta herramienta? Lo primero que se necesita es una cantidad adecuada de datos de buena calidad, es decir, que sean representativos de lo que se quiere modelar. Los datos se toman de los procesos, y son los ingenieros de proceso los que los proporcionan, siguiendo una metodología determinada. Luego, se ingresan en uno de los software existentes para desarrollar este modelo. ¿Qué experiencia han tenido en Chile con estos modelos? Hay bastantes experiencias, muchas de las cuales pertenecen al ámbito académico, porque en el campo industrial muchas veces no se conocen los detalles. Nuestra universidad ha participado en su aplicación en la Minería, modelando molienda, semiautógena, como también en el área de la biotecnología, para optimizar el proceso de fermentación para producir una hormona que permite el crecimiento de la uva de mesa. Asimismo, hemos trabajado en el modelamiento de una plataforma robótica aérea (UAV) para predecir -con bastante éxito- la trayectoria de estos aviones bajo determinadas circunstancias. ¿Cómo ha sido la recepción de la industria de este tipo de herramientas? Las empresas que las usan las aceptan bajo ciertos límites, porque, como cualquier herramienta matemática, son peligrosas si se utilizan sin precauciones. Hay que conocer cuáles son sus límites. Ciertamente, hay aplicaciones donde su uso es más resistido, pero hay áreas en las que su uso se acepta perfectamente bien, como en la industria en general. Las redes neuronales y otras herramientas similares están siendo estudiadas en algunos programas de ingeniería, en varias universidades nacionales. Por ende, los estudiantes salen con el conocimiento necesario para aplicar estas técnicas. Además, en todos estos departamentos hay expertos que pueden abordar los problemas de ingeniería que tenga la industria..