En un món on l’eficiència i la innovació són crucials per a l’èxit, els models d’optimització d’intel·ligència artificial (IA) s’han convertit en eines essencials per a les empreses de diversos sectors. Aquests models ens permeten millorar processos, reduir costos i augmentar la competitivitat.
Potenciant l’eficiència empresarial
Les tècniques d’optimització no només es basen en el ML, sinó també en models ad hoc que creem: és a dir, algorismes que creem i després optimitzem.
A continuació es presenten alguns casos d’ús típics sobre com podem ajudar les empreses de diferents sectors.
Automoció
En el sector de l’automoció, els models d’IA d’optimització s’utilitzen per millorar la producció i la qualitat dels vehicles. Aquests models permeten optimitzar les cadenes de subministrament, reduir el temps d’inactivitat de les màquines i millorar la precisió en el muntatge de components. A més, la IA ajuda a preveure fallades en els vehicles, millorant així el manteniment predictiu i l’experiència del client.
Mobilitat
En el sector de la mobilitat, la IA d’optimització s’aplica per gestionar el trànsit urbà, planificar rutes eficients i millorar els serveis de transport públic. Els algorismes d’optimització permeten ajustar els temps dels semàfors en temps real, reduir els embussos i millorar la fluïdesa del trànsit. També s’utilitzen per desenvolupar sistemes de navegació més eficients i serveis de mobilitat compartida.
Logística
La logística és un altre sector on l’optimització mitjançant IA té un impacte significatiu. Els models d’IA permeten millorar la gestió d’inventaris, optimitzar les rutes de lliurament i preveure la demanda de productes. Amb l’ajuda de la IA, les empreses poden reduir costos operatius, millorar la puntualitat en les entregues i augmentar la satisfacció del client. A més, la IA facilita l’automatització de magatzems i la coordinació de flotes de vehicles.
Healthcare
En l’àmbit de la salut, la IA d’optimització s’utilitza per millorar la gestió hospitalària, la planificació de recursos i l’atenció al pacient. Els models d’optimització permeten assignar eficientment els recursos mèdics, planificar els horaris dels professionals de la salut i reduir els temps d’espera dels pacients. També s’empren en la recerca mèdica per dissenyar assaigs clínics i optimitzar tractaments personalitzats.
Indústria
En el sector manufacturer, els models d’optimització contribueixen a millorar la producció, reduir el malbaratament de materials o recursos i augmentar la qualitat dels productes. Els models d’IA permeten optimitzar els processos de fabricació, ajustar paràmetres en temps real i preveure possibles fallades en les línies de producció. A més, la IA facilita la implementació de la manufactura avançada, com la fabricació additiva i la personalització massiva.
Com ho fem?
- Comencem definint el problema de negoci a resoldre. Això pot incloure l’optimització de rutes de lliurament, l’assignació de recursos, la planificació de la producció, entre d’altres. És important tenir una comprensió clara dels objectius i les restriccions del problema.
- Recopilació de dades: els models d’IA d’optimització requereixen una gran quantitat de dades per funcionar correctament. Aquestes dades poden provenir de diverses fonts, com sensors, sistemes de gestió empresarial (ERP), bases de dades i altres sistemes d’informació. La qualitat i la precisió de les dades són crucials per a l’èxit del model. Les dades recopilades s’han de netejar i transformar per eliminar errors, valors atípics i dades incompletes. El pre-processament també inclou la normalització i l’estructuració de les dades en un format adequat per al model.
- Creació del model: existeixen diferents tipus de models d’optimització, com algorismes genètics, xarxes neuronals, programació lineal i no lineal, entre d’altres.
- Selecció del model: la selecció del model depèn de la naturalesa del problema i dels objectius específics.
- Entrenament del model: el model d’IA s’entrena utilitzant les dades pre-processades. Durant l’entrenament, el model aprèn a identificar patrons i relacions en les dades. S’utilitzen tècniques com la validació creuada i l’ajust d’hiperparàmetres per millorar el rendiment del model.
- Integració en temps real: un cop entrenat, el model d’IA pot generar solucions òptimes o quasi òptimes per al problema definit. El model pot ser utilitzat en temps real per prendre decisions basades en les dades actuals. És essencial validar i avaluar el rendiment del model per assegurar-se que compleix amb els objectius i les restriccions del problema.
Creació de models d’IA robustos i escalables
Els models predictius no són estàtics, sinó que estan en aprenentatge continu. S’adapten automàticament a mesura que es disposa de noves dades, de manera que podem fer-los escalables.
Ens centrem en la creació de models d’IA optimitzats d’alt rendiment que minimitzin l’ús de recursos computacionals, cosa que es tradueix en menors costos i impacte mediambiental.
Sempre avaluem els casos d’ús d’IA dins del sector específic de l’empresa per assegurar-nos que la IA predictiva permeti a les empreses prendre decisions basades en dades, optimitzar processos i mantenir-se a l’avantguarda en un panorama de mercat dinàmic.
