¿Resuelven realmente los últimos modelos de IA los retos o los puntos débiles del sector mejor de lo que ya lo hacen los sistemas probados?
Los titulares pueden centrarse en la IA generativa, pero ¿qué significa realmente la inteligencia artificial (IA) para los procesadores de alimentos? La mayoría de los procesadores de alimentos actuales ya utilizan sistemas basados en IA, como la inspección visual, la optimización del rendimiento o la supervisión de procesos en sus líneas de procesamiento, lo que ha permitido mejorar la eficiencia, aumentar el rendimiento y ayudar a cumplir con la normativa durante décadas. La pregunta es si los últimos modelos de IA resolverán realmente los retos o los puntos débiles del sector mejor que los sistemas ya probados.
La IA en el procesamiento de alimentos no es solo una moda reciente, sino que representa décadas de evolución continua. Exploremos qué es la IA más allá del reciente bombo publicitario de la IA generativa, para que puedas realizar inversiones y tomar decisiones basadas en lo que ofrece resultados, en lugar de en la última tendencia.
La búsqueda computacional de la IA se remonta a antes de la década de 1950. Aunque hoy en día hay una diferencia debido a los avances en la potencia de cálculo y los conocimientos de programación, es importante recordar que no toda la IA es igual, por ejemplo, la clasificación visual frente a la IA generativa. Como en cualquier sector, la terminología puede ser general, confusa y, a menudo, varía en función de con quién se hable.
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El software y la IA representan diferentes enfoques para resolver problemas con ordenadores. Aunque actualmente la IA acapara toda la atención, técnicamente es un subconjunto del software. El software y la IA han moldeado y respaldado la eficiencia y la calidad del procesamiento de alimentos desde la década de 1990.
El software está programado explícitamente para seguir reglas y rutas lógicas. En la programación tradicional de software, el comportamiento es predecible; la misma entrada siempre produce la misma salida. Por ejemplo, en una calculadora, 1 + 1 = 2, siempre.
La mayoría de la IA moderna se entrena con conjuntos de datos para reconocer patrones; luego utiliza esos patrones para manejar situaciones nuevas y nunca antes vistas. Por ejemplo, reconocer defectos en los productos o predecir fallos en los equipos.
En el procesamiento de alimentos, estos enfoques de IA se aplican a menudo a tres ámbitos operativos clave:
Sí, hay una diferencia entre «sistemas de software y modelos de IA» y «software e IA». Bienvenido a la confusión de la terminología superpuesta.
Aquí es donde la distinción es crucial, especialmente en el procesamiento de alimentos, ya que llega al núcleo de cómo se estructura, implementa y accede a la tecnología de IA por parte de los usuarios.
Un modelo de IA es, en esencia, una representación matemática de los datos aprendidos. Si nos fijamos en el reciente Chat GPT (una versión de un modelo de lenguaje grande (LLM)), se trata de un modelo de IA generativa, una colección de algoritmos y arquitecturas neuronales que han aprendido patrones a partir de datos de entrenamiento.
Mientras que un sistema de software es la aplicación o plataforma con la que los usuarios interactúan realmente. Incluye el modelo de IA, pero abarca la interfaz de usuario, el procesamiento de datos, los sistemas de seguridad, las bases de datos, los servidores, los componentes de red y la ingeniería de software tradicional que hace que el modelo sea accesible y útil.
Los últimos sistemas de software de potencia computacional y modelos de IA podrían dar lugar a robots que se adapten a las variaciones de los productos, se comuniquen entre sí y aprendan nuevas tareas mediante demostración.
Por ejemplo, un modelo de IA del sistema de visión aprende a reconocer defectos y grados de calidad; el sistema de software permite a los operadores ver e interactuar con el sistema de visión en un panel de control.
En el procesamiento de alimentos, este enfoque por capas tiene varias ventajas:
Y está estrechamente integrado con el hardware físico y los sistemas de control:
Cronología
Los principales usos de los sistemas de software y los modelos de IA en el procesamiento de alimentos han sido la optimización de procesos, el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la robótica. A continuación, desglosamos la cronología del desarrollo dentro de cada ámbito.
Optimización de procesos: de los años 80 al futuro
Para la mayoría de las plantas, la optimización de procesos mediante IA no significa sustituir a los operadores, sino ajustar los puntos de referencia existentes para mantener el rendimiento y reducir el tiempo de inactividad cuando cambian los ingredientes o las condiciones ambientales.
En la práctica, esto ayuda a los procesadores a minimizar los residuos, gestionar la variabilidad de la materia prima y garantizar el cumplimiento de las especificaciones del producto en tiempo real.
| Periodo | Desarrollo clave | Detalles/ejemplos |
|---|---|---|
| Años 60 | Fundamentos digitales: sistemas SCADA: supervisión de procesos | Los primeros sistemas de supervisión digital transmiten pequeños conjuntos de datos (por ejemplo, temperatura, presión, estado de las válvulas) desde sitios remotos a monitores centrales. La transmisión tardaba entre 5 y 10 segundos por informe. |
| 1969 | Controladores lógicos programables (PLC) | Los primeros PLC (1 KB de memoria, ~ ~ 20 000 dólares en 1969) hacen que las cosas sean más sofisticadas. |
| Años 80 y 90 | Sistemas expertos e inteligencia artificial basada en reglas | Capturaban el conocimiento humano con la toma de decisiones basada en la lógica «si-entonces» en procesos específicos. Sistemas predecibles, auditables y sin capacidad de aprendizaje. 👉 Impacto práctico para los procesadores: los sistemas expertos permitían a las plantas codificar los conocimientos especializados para tareas como ajustes de recetas, control de temperatura o secuenciación de lotes, lo que mejoraba la consistencia sin necesidad de una automatización completa. |
| Gobernanza y validación | Sistemas de seguridad y cumplimiento | Los sistemas expertos basados en reglas siguen siendo la columna vertebral de la seguridad en el procesamiento moderno de alimentos. Por ejemplo: los sistemas de cumplimiento de HACCP que detienen automáticamente la producción si la temperatura cae por debajo de los mínimos para garantizar el cumplimiento de la seguridad alimentaria. 👉 Al igual que cualquier sistema de control, las herramientas de IA requieren pruebas de rendimiento de la documentación y registros de auditoría para cumplir con las expectativas de HACCP, GFSI e ISO 22000. |
| Años 2000-2020 | Aprendizaje automático para la optimización de procesos | Los algoritmos comenzaron a manejar múltiples variables a la vez para gestionar relaciones no lineales complejas entre diferentes factores de procesamiento. Esto fue posible gracias al Internet de las cosas (IoT) y a los sistemas de control en tiempo real. Esto permitió a la IA supervisar y ajustar los procesos para una producción más eficiente y consistente. 👉 Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos de las cámaras y los sensores para optimizar el corte, reducir los residuos y mejorar el rendimiento. |
| Futuro: posibilidad | Optimización predictiva | El software y los modelos de IA podrían tener capacidad predictiva que tenga en cuenta factores de la cadena de suministro, el clima y la previsión de la demanda. Este nivel de optimización de procesos podría ayudar a satisfacer la creciente demanda de alimentos, al tiempo que se abordan los retos de la optimización del rendimiento y la imprevisibilidad medioambiental. |
Los sistemas de inspección basados en el aprendizaje profundo reducen la clasificación manual y la repetición del trabajo, especialmente en tareas visuales como los defectos superficiales, la consistencia del color o los niveles de llenado. En la producción alimentaria, realizan tareas como la clasificación, la detección de defectos y la clasificación de productos a la velocidad de la línea de producción.
| Periodo | Desarrollo clave | Detalles/ejemplos |
|---|---|---|
| Años 90 | Introducción de los sistemas de visión | Cámaras integradas con sistemas de software industrial, controles de cintas transportadoras y mecanismos de rechazo. Los algoritmos de análisis de imágenes (sin IA) podían identificar defectos basándose en patrones de píxeles, variaciones de color o tamaño. |
| Años 2010 | Aprendizaje profundo para la inspección en tiempo real | Las imágenes de mayor resolución, los procesadores informáticos más rápidos y la integración con SCADA permitieron una respuesta de control de calidad en tiempo real. Los modelos de IA de aprendizaje profundo de redes neuronales convolucionales (CNN) comenzaron a aprender automáticamente las características visuales de las imágenes de los productos, identificando defectos sutiles de forma más consistente que los inspectores humanos. A finales de la década de 2010, estos sistemas se estaban adoptando en las líneas de procesamiento industrial de alimentos para la inspección y clasificación automatizadas. |
| Años 2020 | Aprendizaje profundo perfeccionado con entrada multisensor | Mejora de la precisión de los sistemas de detección basados en CNN ya establecidos. Los sistemas de software que admiten modelos de visión de IA pueden combinar el análisis de imágenes de datos visuales con otras entradas de sensores, como la temperatura, la humedad y la presión, lo que permite tomar decisiones de control de calidad más precisas y fiables en tiempo real. |
| Punto de interés | Aumento del interés por los modelos de transformador de visión (ViT) | La mayoría de los sistemas de IA para el control de calidad en el procesamiento de alimentos siguen basándose en el aprendizaje profundo basado en CNN, incluso cuando los nuevos modelos generativos basados en visión (ViT) introducidos en 2020 están ganando atención a mediados de la década de 2020. Muchas soluciones industriales se centran en optimizar estos modelos CNN para el rendimiento en tiempo real, utilizando la percepción de máquinas impulsada por IA para interpretar los datos de los sensores y guiar las acciones automatizadas en la línea de producción. |
| Ventajas e inconvenientes | Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático | El aprendizaje profundo ofrece una gran precisión en defectos visuales complejos, pero requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados y necesita una computación potente y especializada. Todo ello significa que su implementación y mantenimiento son más costosos. El aprendizaje automático sigue siendo rentable para tareas de control de calidad más sencillas. |
Varias soluciones de JBT Marel utilizan el aprendizaje profundo basado en CNN para inspeccionar filetes de pescado, detectando fragmentos de huesos, decoloración y variaciones de tamaño que serían imposibles de detectar de forma consistente para los inspectores humanos a la velocidad de producción.
La IA predictiva ayuda a los equipos de mantenimiento a pasar de un mantenimiento basado en calendarios a uno basado en el estado, lo que prolonga la vida útil de los equipos y evita paradas imprevistas.
Los modelos de aprendizaje automático detectan patrones que preceden a las averías, lo que permite realizar el mantenimiento solo cuando es necesario. Esto reduce el tiempo de inactividad, evita el exceso de mantenimiento y favorece una mejor asignación de recursos en toda la instalación.
| Periodo | Desarrollo clave | Detalles/ejemplos |
|---|---|---|
| Años 90 - 2000 | Monitorización temprana del estado | Los modelos básicos de IA estadística analizaban los datos de vibración y temperatura para el mantenimiento basado en alarmas, en su mayoría reactivo. |
| Años 2010 | Mantenimiento proactivo con IA | Los sistemas informatizados de gestión del mantenimiento (CMMS) con interfaces móviles se combinan con modelos de IA que analizan múltiples flujos de sensores para predecir fallos en los equipos y permitir a los técnicos programar un mantenimiento proactivo. |
| Futuro | Optimización predictiva a nivel de sistema | La IA podría modelar las interdependencias entre máquinas para optimizar los programas de mantenimiento y mantener las líneas en funcionamiento. |
Al combinar la visión artificial y el control de movimiento, los robots utilizados en el procesamiento de alimentos pueden adaptarse a las variaciones de los productos, manipular artículos delicados y optimizar las tareas de corte o porcionado.
| Periodo | Desarrollo clave | Detalles/ejemplos |
|---|---|---|
| Años 2000-2010 | Sistemas básicos de control robótico | Los robots realizan tareas repetitivas (recogida, colocación, corte simple) guiados por sistemas sencillos de inteligencia artificial y programación de la producción. |
| Futuro: aplicación teórica | Robótica adaptativa y colaborativa | Los últimos sistemas de software de potencia computacional y modelos de IA podrían dar lugar a robots que se adapten a las variaciones de los productos, se comuniquen entre sí y aprendan nuevas tareas a través de la demostración. |
La IA es una parte consolidada del procesamiento moderno de alimentos, aunque su uso en el mundo real difiere bastante de las expectativas futuristas que a menudo se describen.
Aunque los modelos emergentes de IA generativa están acaparando la atención, la columna vertebral de los modelos de IA y los sistemas de software en el procesamiento de alimentos sigue dependiendo de sistemas específicos y limitados, diseñados para ofrecer resultados fiables en entornos difíciles y en los que el tiempo es un factor crítico. Estas tecnologías y modelos probados y contrastados dan prioridad a la coherencia, la interpretabilidad y la integración con los sistemas heredados, todos ellos aspectos esenciales en entornos de producción regulados.
Las implementaciones de IA en la década de 2020 utilizan predominantemente arquitecturas CNN desarrolladas a mediados de la década de 2010, y algunas investigaciones exploran sistemas más nuevos basados en transformadores —la arquitectura fundamental de los modelos actuales de IA generativa introducidos en 2017— para aplicaciones específicas.
La IA generativa (como un LLM) en el procesamiento de alimentos se limita actualmente a tareas administrativas: generación de documentación, optimización de recetas en entornos de I+D y análisis de textos normativos. También hay experimentos que utilizan sistemas impulsados por IA generativa, normalmente sistemas de asistencia técnica integrados con LLM, no modelos de IA básicos en el procesamiento de alimentos, para gestionar las solicitudes de servicio con el fin de agilizar y hacer más eficaz su escalado.
En general, la mayor parte de la IA que se utiliza actualmente en el procesamiento de alimentos son modelos de IA de aprendizaje profundo, especialmente CNN, que tienen entre 5 y 10 años de antigüedad. Su fiabilidad, rendimiento probado y facilidad de validación para el cumplimiento normativo los hacen especialmente adecuados para cumplir con los estrictos estándares de la industria de procesamiento de alimentos.
Hay una serie de razones prácticas que explican este retraso en la adopción por parte de la industria:
👉 Cómo se implanta la IA: El despliegue del modelo de IA suele seguir cinco pasos: recopilación de datos, formación del modelo, integración del sistema, validación y mejora continua. En el caso de los procesadores de alimentos, esto implica la colaboración entre los departamentos de operaciones, TI y control de calidad para garantizar que el sistema funciona de forma fiable antes de ponerlo en marcha.
Una cuestión que está cobrando importancia en torno a los últimos modelos de IA generativa es la gran cantidad de agua (para refrigeración) y energía que se necesita para operar los centros de datos que los sustentan. Como parte del nexo entre el agua, los alimentos y la energía (WEF), los procesadores de alimentos deben considerar la relación entre la eficiencia de la producción y la sostenibilidad. ¿La mejora marginal de la calidad del producto justifica los costes adicionales de energía, agua y funcionamiento?
A menudo, la optimización de los sistemas CNN existentes o de los modelos tradicionales de aprendizaje automático puede ofrecer mejores rendimientos de la inversión.
Por ejemplo, entrenar un modelo de aprendizaje profundo de tamaño mediano o grande puede consumir más electricidad que la que utilizan cinco hogares estadounidenses en un año, mientras que proporciona a los procesadores una mejora mínima en la calidad del producto.
Teniendo en cuenta toda la información general y engañosa que existe sobre la IA, ¿cómo deciden los procesadores de las industrias cárnica, pesquera y avícola qué es lo adecuado para satisfacer las necesidades empresariales actuales y futuras?
| Su necesidad | Tecnología apropiada | Por qué |
|---|---|---|
| Cumplimiento de las normas de seguridad, paradas de emergencia | Sistemas expertos (tecnología de los años 80) | Deterministas, auditables, aprobados por la normativa |
| Clasificación de calidad simple: umbrales de tamaño y color | Aprendizaje automático tradicional | Menor coste, más fácil de mantener, precisión suficiente |
| Detección de defectos complejos, productos variables | Aprendizaje profundo basado en CNN | Tecnología probada, maneja bien la variación |
| Documentación, optimización de recetas, texto normativo | IA generativa: UTILIZAR CON PRECAUCIÓN | SOLO aplicaciones administrativas |
| Optimización de procesos en tiempo real | Aprendizaje automático tradicional + Sistemas expertos | Más rápido y fiable que el aprendizaje profundo |
Al comprender la cronología de los modelos de IA en el procesamiento de alimentos, los procesadores disponen de herramientas valiosas para separar la realidad de la exageración. Por ejemplo, hay que tener cuidado con cualquier afirmación de que un modelo de IA «se explica por sí mismo».
Cuando esté listo para invertir en tecnología basada en IA, busque un proveedor que:
Aquí es donde volvemos al principio del artículo: el revuelo que genera la IA en comparación con la realidad de la IA. En este momento, las inversiones globales en IA son extremas, al igual que las predicciones sobre las posibilidades de la IA. Pero bajo el ruido y el entusiasmo por lo nuevo, los expertos que trabajan con esta tecnología plantean interrogantes, entre ellos la plausibilidad de las predicciones sobre la inteligencia artificial general (AGI), el coste medioambiental y la fuente y fiabilidad de los datos necesarios para entrenar los sistemas.
Las tecnologías de inteligencia artificial han experimentado una larga y amplia evolución dentro de la tecnología de procesamiento de alimentos. Desde la década de 1990, los avances en múltiples modelos de inteligencia artificial y sistemas de software han ofrecido mejoras en:
La integración de los últimos modelos de IA en las soluciones de procesamiento de alimentos aún se encuentra en una fase muy incipiente, y es posible que veamos que ofrece beneficios mínimos en cuanto al rendimiento, pero un gran aumento en los costes de energía y agua, en comparación con las integraciones de IA actuales y consolidadas.
A pesar del bombo publicitario, la IA generativa no ha sustituido ni mejorado los sistemas de aprendizaje profundo probados para el entorno de producción del control de calidad de la línea, la optimización de procesos o el mantenimiento predictivo. Los costes computacionales y su naturaleza de "caja negra" la hacen inadecuada para aplicaciones críticas de seguridad.
JBT Marel está explorando las oportunidades que ofrecen los nuevos avances en inteligencia artificial, al tiempo que se basa en los sistemas de software y modelos de inteligencia artificial probados que impulsan nuestras soluciones y proporcionan resultados fiables, escalables y precisos para los procesadores de alimentos.
Si te interesan las clasificaciones técnicas y la terminología utilizadas en este artículo, aquí tienes una explicación más detallada sobre cómo se estructuran las categorías de IA.
La IA es un término general que engloba cualquier sistema informático que pretende alcanzar el nivel de inteligencia humana: capaz de pensar, resolver problemas, comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia gama de temas y ámbitos. El «santo grial» de la IA se conoce como inteligencia artificial general (AGI) o IA fuerte, es decir, cuando una máquina posee capacidades cognitivas al nivel de las humanas. Aunque la última versión, la IA generativa, parece estar cerca, si la analizamos más detenidamente vemos que aún estamos muy lejos de la AGI.
La IA moderna de mediados de la década de 2020 entra dentro de la categoría de IA estrecha: los sistemas de IA estrecha están diseñados para realizar una gama específica o limitada de tareas. Por ejemplo, un coche autónomo utiliza IA estrecha, puede conducir un coche y reconocer objetos que debe evitar, pero no puede cuadrar tus cuentas. La IA estrecha es nuestra realidad actual en materia de IA.
Bajo el amplio paraguas de la IA, existe una relación jerárquica con dos ramas relevantes para el procesamiento de alimentos:
Inteligencia artificial: el campo general
IA estrecha: la realidad actual de la IA: destaca en un área, pero no puede transferir conocimientos a otros ámbitos.
IA basada en el conocimiento (basada en reglas)
Sistemas expertos: a diferencia del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa, que aprenden patrones a partir de datos de entrenamiento y realizan predicciones sobre los patrones aprendidos, los sistemas expertos de IA se basan en reglas. Están diseñados para capturar el conocimiento de expertos humanos para tareas específicas de procesamiento de alimentos y utilizan la inferencia lógica para aplicar reglas a nuevas situaciones. No aprenden de los datos, sino que aplican conocimientos preprogramados.
IA basada en datos (basada en el aprendizaje):
Aprendizaje automático: subconjunto de la IA estrecha: algoritmos entrenados que aprenden a partir de patrones. Tradicionalmente, se utiliza para tareas de clasificación sencillas. En el procesamiento de alimentos, se parece a un sistema de control de calidad que clasifica los productos como buenos o malos basándose en mediciones directas (tamaño, valores de color, peso).
Aprendizaje profundo: subconjunto del aprendizaje automático: algoritmos entrenados que funcionan como redes neuronales con reconocimiento de patrones multicapa para realizar clasificaciones basadas en combinaciones complejas. En el procesamiento de alimentos, podría tratarse de un sistema de visión que aprende los patrones de apariencia «normal» de un producto tan a fondo que puede detectar cualquier anomalía, incluidas aquellas que nunca ha visto antes.
Generativo: categoría de aplicación: sistemas entrenados que crean contenido (texto, imágenes, audio, código). Puede utilizar tanto enfoques de aprendizaje profundo como de aprendizaje automático tradicional. En el procesamiento de alimentos, actualmente se está explorando su uso para optimizar recetas y generar documentación.
Aunque estos sistemas de IA estrecha nos parecen bastante intuitivos e inteligentes cuando los utilizamos, no emplean el razonamiento, sino que los algoritmos que hay detrás de cada modelo toman decisiones y realizan predicciones basándose en los patrones con los que han sido entrenados, para llevar a cabo una función especializada.
Y ahí es donde se encuentra hoy en día el procesamiento de alimentos, utilizando sistemas de IA estrecha probados que aportan un valor práctico y cuantificable para resolver los puntos débiles del sector, al tiempo que se exploran las posibilidades de los últimos avances para seguir mejorando las operaciones y los resultados del procesamiento de alimentos.