Desde SIRI hasta autos autónomos, la inteligencia artificial (IA) está progresando rápidamente. La IA puede abarcar cualquier cosa, desde los algoritmos de búsqueda de Google hasta el Watson de IBM y las redes neuronales artificiales (ANN). Sika ahora está haciendo la investigación correspondiente en el dominio de los sistemas termoplásticos.
Las redes neuronales artificiales (ANN) son una clase de software que puede aprender (en el sentido de adaptar la entrada a la salida mediante un entrenamiento adecuado). Son sistemas inspirados en el cerebro que tienen la intención de replicar la forma en que los humanos aprendemos. Las redes neuronales son excelentes herramientas para encontrar patrones que son demasiado complejos o numerosos para que un programador humano los extraiga y enseñe a la máquina a reconocer.
Si bien las redes neuronales (también llamadas "perceptrones") han existido desde la década de 1940, solo en las últimas décadas se han convertido en una parte importante de la inteligencia artificial, ahora ganaron un nuevo impulso con el aumento de la potencia de la computadora y la necesidad para reconocimiento de voz, cara, voz, etc., que ocurrió con teléfonos inteligentes.
Un algoritmo típico es el llamado aprendizaje profundo, donde una entrada (por ejemplo, un patrón de píxeles, patrón de frecuencia, etc.) se pasa a través de una matriz de nodos interconectados. Estos nodos pueden ser simples interruptores de encendido y apagado, que, por la interconectividad, imitan la conexión de sinapsis en el cerebro (humano).
Con un algoritmo recientemente desarrollado, las membranas para techos de Sika se pueden evaluar en términos de grietas en la superficie. La evaluación de estos solo puede ser realizada por personas capacitadas, y se ha probado si una red neuronal puede ser capacitada para realizar esta evaluación en el techo. Una prueba de concepto fue procesada por la organización suiza de investigación y tecnología, CSEM.
Aplicación de ANN en construcción
La red neuronal artificial ha sido entrenada con 30 imágenes por categoría. Una prueba con 10 imágenes adicionales proporcionó una tasa de éxito de clasificación del 97%. Este es un valor muy alto, que se debe a la amplia difusión del conjunto. Por lo general, las confiabilidades de alrededor del 80% se consideran totalmente satisfactorias.
Sika está investigando actualmente el potencial de este método con un conjunto más amplio de muestras menos envejecidas. A nivel técnico, uno de los mayores desafíos es la cantidad de tiempo que lleva entrenar redes, lo que puede requerir una cantidad considerable de potencia informática para tareas más complejas. Sin embargo, el mayor problema es que las redes neuronales son "cajas negras", en las que el usuario introduce datos y recibe respuestas. Pueden ajustar las respuestas, pero no tienen acceso al proceso exacto de toma de decisiones. Este es un problema en el que varios investigadores están trabajando activamente, pero solo se volverá más apremiante a medida que las redes neuronales artificiales jueguen un papel cada vez más importante en nuestras vidas.
ANN se puede utilizar donde se clasifican los patrones. Un ejemplo típico es el monitoreo en línea de la producción industrial, donde se detectan productos no conformes. En el futuro, ANN puede ser parte del control de calidad, por ejemplo, inspecciones visuales de membranas para techos.
Definición Red neuronal artificial (ANN)
Una red de neuronas artificiales (ANN) es un modelo computacional basado en la estructura y funciones de las redes neuronales biológicas. La información que fluye a través de la red afecta la estructura de la ANN porque una red neuronal cambia, o aprende, en cierto sentido, en función de esa entrada y salida. Las ANN se consideran herramientas de modelado de datos estadísticos no lineales donde se modelan las complejas relaciones entre entradas y salidas o se encuentran patrones. Fuente: techopedia.com/
Termoplástico especialmente formulado
Una de las propiedades de las membranas termoplásticas es que el material cambia temporalmente de un estado sólido a un estado semisólido cuando se calienta lo suficiente, permitiendo que las láminas o paneles que se superponen se fusionen y vuelvan a un sólido al enfriarse. Por lo tanto, se crea una membrana laminar continua monolítica.
La membrana de techo termoplástica especialmente formulada de Sika también está diseñada para resistir las ocurrencias cotidianas del estanque de agua y otros elementos naturales como aves, organismos biológicos, contaminación, viento, granizo y nieve.