Se puede decir – y ayuda a entenderlos – que los conceptos “Deep Learning” y “Machine Learning” están debajo el paraguas de la Inteligencia Artificial. De hecho, uno está dentro del otro y la Inteligencia Artificial es el todo. Es decir, el Deep Learning (Aprendizaje Profundo) sustenta al Machine Learning (Aprendizaje Automático), el cual permite que las máquinas piensen como lo hacen las personas (Inteligencia Artificial).

Expuesto así, se aprecia que no son lo mismo. Pero, concretemos más.

 

Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

El Machine Learning es la ciencia que permite a las máquinas realizar acciones sin necesitar ser programados para ello. Esto se consigue a través de algoritmos (reglas que fijan el paso a paso necesario, las instrucciones, para ejecutar una tarea concreta). A través de ellos se organizan datos, reconocen patrones y se permite a las máquinas “aprender” modelos y generar patrones si necesitar pre-programación.

El Deep Learning es, concretamente, un tipo de algoritmo de alto nivel de Machine Learning construido a partir del principio de las redes neuronales: imita la red neuronal del cerebro humano.

Mientras el Machine Learning se empezó a desarrollar en la década del 1980, siendo la primera forma de aplicar y poner en práctica los conceptos de inteligencia artificial, el Deep Learning es una ciencia mucho más reciente. Apareció en el siglo XXI, a partir del 2010, con una tecnología mucho más evolucionada y poderosa que ha ido permitiendo la consolidación del Big Data.

Precisamente, uno de los problemas del Machine Learning, en sus inicios, era la limitación de aplicaciones por falta de datos y de tecnologías. Además de dispositivos capaces de procesarlos eficientemente. Ha sido con el Deep Learning, que se han podido desarrollar algoritmos capaces de soportar y trabajar con Big Data.

 

Machine Learning y Deep Learning en la gestión de residuos: el ejemplo de Picvisa

Ya hemos comentado en el blog de PICVISA cómo la Inteligencia Artificial transforma la industria de la gestión de residuos y reciclaje. Siendo el Machine Learning y Deep Learning dos de sus pilares, es obvio que juegan un papel fundamental en esta transformación.

Por ejemplo, concretamente, la principal aplicación de los algoritmos de Deep Learning son las tareas de clasificación, en especial, reconocimiento de imágenes. Unas tareas siempre primordiales en el tratamiento y selección de residuos y, aún más, en lo que se ha denominado el Smart Waste Management, la gestión de residuos inteligentes que es una realidad de presente cada vez más sólida.

Siendo una empresa proveedora especializada en el diseño, fabricación y suministro de equipos de separación óptica para la clasificación de materiales, recuperación y valorización de residuos, PICVISA es un claro ejemplo de lo que aporta la aplicación del Machine Learning y Deep Learning en la gestión de residuos.

Por ejemplo, el robot ECOPICK de PICVISA utiliza Inteligencia Artificial capaz de reconocer y clasificar una gran variedad de objetos sobre una cinta transportadora gracias a la algorítmica de Machine Learning y Deep Learning. Con ella, aprende el procedimiento a medida que selecciona los diferentes residuos y mejorar la calidad de los elementos que se recuperan.

La incursión de la compañía en estas ciencias va más allá de una máquina, pues cuenta en su catálogo con BRAIN by PICVISA, la solución Deep Learning pensada para complementar sus otros productos, los separadores ópticos ECOGLASS y ECOPACK. Su nombre ya transmite la idea de dotar a las máquinas con un “cerebro” y permite escoger entre 6 aplicaciones diferentes, cada una enfocada a solucionar un problema diferente: la recuperación de valorizables, la separación de bandejas vs. botellas, la separación de film, cartuchos de silicona, selección de medicamentos y separación de vidrio por colores.

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