{"id":130,"date":"2023-09-08T08:26:32","date_gmt":"2023-09-08T06:26:32","guid":{"rendered":"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/?p=130"},"modified":"2023-11-14T15:11:43","modified_gmt":"2023-11-14T14:11:43","slug":"ia-modelos-predictivos-porcino-machine-deep-learning-neural-network","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/ia-modelos-predictivos-porcino-machine-deep-learning-neural-network\/","title":{"rendered":"Libro blanco de la Inteligencia Artificial en el Sector porcino. Modelos predictivos y redes neuronales (Parte 3)"},"content":{"rendered":"

Este art\u00edculo es el tercero de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el art\u00edculo anterior, hablamos sobre lagos de datos e inteligencia empresarial. En este, daremos un paso adelante y comenzaremos a hablar de Inteligencia Artificial y de modelos predictivos.<\/em><\/p>\n

Inteligencia Artificial<\/h2>\n

\"\"Si buscamos una definici\u00f3n oficial de inteligencia artificial<\/strong>, veremos que est\u00e1 relacionada con conseguir que las m\u00e1quinas hagan cosas que hasta hace poco se pensaba que estaban reservadas a los humanos, muchas de ellas a sus sentidos. Por ejemplo, ser capaces de ver, o de escuchar, o de escribir, o de conducir!. Estas actividades eran hasta hace relativamente poco tiempo inasumibles para las m\u00e1quinas, pero mejoras en la capacidad de computaci\u00f3n y almacenamiento, y evoluciones realmente brillantes desde el punto de vista matem\u00e1tico y de las ciencias de la computaci\u00f3n, han hecho que cualquier adolescente con su port\u00e1til pueda crear una IA que sea capaz, por ejemplo, de solucionar los problemas de sus deberes, o de reconocer el v\u00eddeo de su webcam para generar una versi\u00f3n del mismo en estilo c\u00f3mic.<\/p>\n

Llegar hasta aqu\u00ed ha sido un largo camino, donde mucha gente ha aportado su granito de arena para hacer avanzar esta disciplina, y donde nuevos avances como las arquitecturas basadas en Transformers<\/strong> (escribo este texto en Agosto del 2023), un tipo de arquitectura de Inteligencia Artificial, nos hacen pensar que esta revoluci\u00f3n no acaba sino de comenzar. De hecho, a nivel personal, puedo decir que nunca pens\u00e9 que ver\u00eda en mi edad adulta un sistema como ChatGPT<\/a> funcionando. Pensaba que era algo que se alcanzar\u00eda tarde o temprano, pero como comportamiento emergente de una AGI (una inteligencia artificial general, una consciencia creada dentro de un ordenador), nunca como resultado de una arquitectura b\u00e1sica basada en Transformers, y que ser\u00eda algo que tardar\u00eda d\u00e9cadas en llegar.<\/p>\n

Un ejemplo de Inteligencia Artificial es el conteo de lechones mediante Vision Computer<\/strong> (la parte de la IA que tiene que ver con el procesamiento de v\u00eddeo). Por ejemplo, en la imagen podemos ver un sistema que mediante una webcam es capaz de contar los cerdos que est\u00e1n siendo descargados. Pero… \u00bfC\u00f3mo funciona por dentro esta caja negra? \u00bfCu\u00e1l es la magia que es capaz de reconocer entre los p\u00edxeles de una imagen un cerdo, y es capaz de llevar un conteo de cu\u00e1ntos diferentes han pasado por all\u00ed?<\/p>\n

Modelos predictivos y aprendizaje<\/h2>\n

\"\"Imaginemos que tenemos unos datos como los que muestro a la derecha. Como podemos ver, tenemos dos series de datos, X e Y, que parecen estar relacionadas. Por ejemplo, X podr\u00eda ser el volumen de kilos de cerdo<\/strong> de una nave, e Y podr\u00eda ser la cantidad de metano o CO2<\/strong> que emiten. Queremos construir una funci\u00f3n que nos ayude a estimar el metano emitido, es decir, que nos ayude a relacionar de alguna manera X con Y. Al menos, esa es nuestra intenci\u00f3n, nuestra hip\u00f3tesis. Es posible que realmente no haya ninguna relaci\u00f3n entre los kilos presentes y el metano emitido, o es posible que esta relaci\u00f3n sea mucho m\u00e1s compleja y haya otros factores involucrados cuyos datos no hemos conseguido identificar o recoger. Tambi\u00e9n es posible que estos datos no sean del todo correctos. Quiz\u00e1s al recogerlos los sensores no funcionaban correctamente, durante todo o parte del experimento. En todo caso, este es un ejemplo con muy pocos datos, normalmente recogeremos muchos m\u00e1s datos para construir modelos fiables! Tambi\u00e9n es posible que haya muchos modelos posibles y buenos para explicar esta relaci\u00f3n, y que tengamos que elegir uno bas\u00e1ndonos en criterios m\u00e1s discrecionales. Estos son problemas t\u00edpicos a resolver a lo largo de un proyecto de inteligencia artificial, <\/strong>sea en el sector porcino o en cualquier otro sector.<\/p>\n

\"\"Por ejemplo, un modelo predictivo que explica bastante bien la relaci\u00f3n entre X e Y en este caso es la recta y= 1,8426x + 0,7946. Cuando la pintamos sobre los puntos de nuestro experimento, vemos que todos los puntos de nuestros datos est\u00e1n cercanos a la l\u00ednea. Los cient\u00edficos de datos dir\u00e1n que tiene un R2 de 0,9572, que es una medida entre 0 y 1 de c\u00f3mo de buena es esta recta para explicar la relaci\u00f3n entre X e Y…. es muy buena! Pero no es la \u00fanica posible, por ejemplo la exponencial de grado 2 todav\u00eda es capaz de explicar a\u00fan mejor la relaci\u00f3n… al menos con los datos que tenemos en estos momentos!<\/p>\n

Otro punto importante aqu\u00ed, es que solo estamos utilizando una \u00fanica variable X, para predecir<\/strong> la variable Y. Pero normalmente, la realidad es mucho m\u00e1s compleja, y para explicar bien una variable Y, vamos a necesitar varios factores (<\/strong>variables, columnas)<\/strong>. Por ejemplo, podr\u00edamos completar nuestro modelo de emisiones de metano<\/strong> con medidas sobre la temperatura y la humedad. Entonces tendr\u00edamos 3 columnas X{x1, x2, y x3}, para cada uno de los tres factores que esperamos expliquen el comportamiento del metano. Al haber pasado a tener tres factores, tenemos un peque\u00f1o problema adicional: los seres humanos estamos limitados en el n\u00famero de dimensiones que podemos visualizar, por lo que ya no es tan f\u00e1cil pintar en una gr\u00e1fica cada una de las filas de nuestra Excel como un punto. Podemos por ejemplo pintar x1 contra y, x2 contra y\u00a0 x3 contra y. Pero visualizar c\u00f3mo se mueven x1, x2 y x3 contra y escapa de nuestras capacidades visuales. Aunque existen m\u00e9todos matem\u00e1ticos\u00a0 para intentar superar nuestras dificultades, cada vez m\u00e1s vamos a tener que ir introduciendo t\u00e9cnicas de programaci\u00f3n (en Python, R, u otros lenguajes), que escapan a lo que una hoja Excel es capaz de hacer.<\/p>\n

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Machine Learning<\/h2>\n

\"\"Estos modelos de los que estamos hablando pertenecen a una rama de la inteligencia artificial que se llama Machine Learning<\/strong>. En castellano se traduce como aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>. Su nombre significa que la f\u00f3rmula que hemos obtenido (en este ejemplo y= 1,8426x + 0,7946), no la hemos deducido matem\u00e1ticamente, sino que la hemos aprendido<\/em> gracias a los datos<\/strong>. Estos algoritmos aprenden en base a ir ajustando los par\u00e1metros de la f\u00f3rmula (en este caso 1,8426 y 0,7946), hasta que encuentran la que mejor se ajusta a los datos observados. Esta fase de aprendizaje se llama entrenamiento<\/strong> (training<\/strong>), y una vez que tenemos la f\u00f3rmula y comenzamos a usarla esta fase se llama predicci\u00f3n<\/strong> (scoring<\/strong>).<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Redes neuronales y Deep Learning<\/h2>\n

\"\"Si te est\u00e1s preguntando cuantas variables podemos analizar a la vez… pues la respuesta es que muchas, decenas de miles o m\u00e1s! Los Algoritmos de Vision Computer<\/strong> (procesamiento de video),\u00a0 STT\/TTS (Sonido) o NLP<\/strong> (Texto), que son modelos predictivos m\u00e1s avanzados, utilizan a veces decenas de miles de variables de entrada. Su manera de aprender tambi\u00e9n es un poco diferente, aunque siguen bas\u00e1ndose en aprender de los datos<\/strong>, utilizan otro tipo de t\u00e9cnicas m\u00e1s sofisticadas. Por ejemplo, normalmente en estos casos se utiliza una manera de aprender la f\u00f3rmula final, basada en redes neuronales<\/strong>, como la imagen de la derecha. Se les llama redes neuronales por analog\u00eda a c\u00f3mo est\u00e1n conectadas las neuronas de nuestro cerebro. Aunque nuestras neuronas cumplen otras muchas funciones: Que lo llamemos redes neuronales est\u00e1 muy lejos de poder decir que estemos creando una especie de cerebro, estamos simplemente definiendo una f\u00f3rmula muy pero que muy compleja, pero de una manera que la hace id\u00f3nea para aprender de los datos observados.<\/p>\n

 <\/p>\n

Como puedes ver, la f\u00f3rmula que nos permite crear esta red neuronal<\/strong> es muy compleja, a pesar de tener s\u00f3lo 6 \u00abneuronas\u00bb. Tiene otras caracter\u00edsticas muy importantes como que es capaz de presentar bien no linealidades<\/strong> (concepto en el que no entraremos), y que su estructura basada en capas parece reflejar bastante bien el comportamiento en forma de mu\u00f1ecas chinas del universo en su conjunto (otro concepto en el que no entraremos). Imagina c\u00f3mo de complejas pueden ser estas f\u00f3rmulas cuando la red neuronal tiene millones, o trillones, de estas neuronas! En ese caso hablamos de Aprendizaje profundo<\/strong> (Deep Learning<\/strong>). El t\u00e9rmino profundo <\/em>aqu\u00ed hace alusi\u00f3n a que hay muchas neuronas en las capas intermedias (las coloreadas), en las capas m\u00e1s profundas<\/em> de la red neuronal. Con estos modelos de deep learning vamos a poder hacer cosas realmente interesantes, como predecir la salud de una nave de cebo<\/strong> en base al sonido ambiente, o estimar el bienestar animal de un lech\u00f3n<\/strong> siguiendo su trayectoria a trav\u00e9s de una webcam, pero eso lo veremos posteriormente.<\/p>\n

 <\/p>\n

Este art\u00edculo es el tercero de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el siguiente art\u00edculo, intentaremos ponernos en la piel de los cient\u00edficos de datos, para entender la metodolog\u00eda de un proyecto de Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>.\u00a0<\/em><\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

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