IKUN “Industria Adimenduneko langile operatiboen kalitatea eta euskarria bermatzeko Eredu Multimodal Handien Garapena” proiektuak Adimen Artifizialaren arloko aurrerapenak industria-ingurunera egokitzea du helburu.
Adimen artifiziala sektore estrategikoak eraldatzen ari da hizkuntza-ereduetan, ordenagailu bidezko ikuspegian eta edukien sorkuntzan (GPT-4, LLaMA, DALL-E edo CLIP) izandako aurrerapenei esker. Hala ere, industria-inguruneetan integratzeak erronka handiak ditu oraindik, hasi etiketatutako datu-bolumen handien beharretik eta produkzio-planten errealitateetara gutxi egokitutako interfazeetaraino.
Testuinguru horretan, Eredu Multimodal Handiak (MLLM) testuinguru industrialera egokitzeko helburuarekin sortu da IKUN proiektua, soluzio adimentsuagoak, eskuragarriagoak eta eraginkorragoak garatzeko eta ezartzeko atea irekiz.
Helburu horrekin, proiektuak funtsezko hainbat erronka teknologiko jorratzen ditu:
- Industria-dataset multimodalak sortzea, funtsezkoak ereduak ekoizpen-ingurunera egokitzeko;
- MLLMak egokitzeko teknikak garatzea, sistema sendoak, azalgarriak eta fidagarriak bermatzeko;
- Datu sintetikoak sortzea (irudiak eta denbora-serieak) kalitatea ziurtatzeko sistema aurreratuak entrenatzeko, datu errealen beharra murrizteko.
- Elkarrizketa-interfazeak diseinatzea, langileei sistemekin modu naturalean elkarreragiteko aukera emango dietenak, dela testu bidez, dela ahots bidez, dela irudi bidez.
Hurbilketa praktiko eta progresibo batekin, IKUNek pilotuen definiziotik eta benetako datuen bilketatik industria-inguruneetako ereduen baliozkotzeraino heltzen du. Hainbat datu-motatarako irtenbide espezifikoak garatzen ari dira, pertsonen eta sistemen arteko elkarreragina hobetuz, eta haien erabilgarritasuna eta transferentzia eragiketa-baldintza errealetan ziurtatuz.
Proiektuan exekutatzen diren pilotu industrialentzako datu multimodalak definitzen parte hartzeaz gain, AZTERLANek rol garrantzitsua betetzen du informazio multimodalaren biltegiratzearen estandarizazio industrialarekin lotutako ikerketan. Javier Nieves AZTERLANeko Fabrikazioko Teknologia Adimendunen ikerketa-lerroko arduradunak zehazten duenez, “fabrikazio industrialaren ingurunean, prozesatu beharreko datuen eta informazioaren heterogeneotasun handia dugu (irudiak, sentsoreak, ekipoak, kudeaketa-sistemak, produkzio-protokoloak…), eta tipologia horietako bakoitzak biltegiratze-modu desberdinak behar ditu eta berezko kasuistikak ditu. Azken helburua da datu horiek erabili ahal izateko horietara sarbidea duten sistemei ustiapenerako behar dituzten definizio estandarrak izan ditzaten. Adibide argigarri gisa, esaterako, produkzio industrialen jarraipenerako bideo-sekuentziak deskribatzeko eta interpretatzeko gai diren sistemen garapena izango genuke. Beste aplikazio-eremu batzuetan garapen handia duten tresnak diren arren, baliogarri diren deskribapen-etiketa hutsune handia dago, gertaera industrialak interpretatzeari dagokionean. Erabilera honetarako datuak ustiatu nahi ditugun mailan ez da nahikoa irudi jakin bat prozesu industrial jakin bati dagokiola identifikatzea; aitzitik, deskribapenak informazioa eman behar du bertan gertatzen ari dena prozesu normalizatuari dagokionez zuzena edo okerra den jakiteko, bestela, sistemak ezin du alertarik igorri edo hobekuntza proposamenik egin”.
Produktuen kalitatea bermatzea eta pertsonen eta sistemen arteko elkarreragina hobetzea
Espero diren emaitzen artean, nabarmentzekoak dira dataset industrial berriak sortzea, kalitate handiko denborazko irudi eta serie sintetikoak sortzea kalitatea ziurtatzeko. “Beste aplikazio praktiko batzuen artean, anomaliak (akatsak) detektatzeko eta irudi sintetikoak sortzeko sistema aurreratu bat garatzen ari gara, eredu sortzaileetan eta ikaskuntza sakonean azken teknikak erabiliz. Ikuskapen bisualak funtsezko prozesua izaten jarraitzen du kalitatea kontrolatzeko eta segurtasun industriala bermatzeko; beraz, automatizazioak eragin handia du, eta horrek eraginkortasun, zehaztasun eta kostuen aurrezpen handiagoa ekar dezake, industria-sektorean abantaila lehiakorra sortuz “.
Era berean, ikerketa-taldeak elkarrizketa-laguntzaile adimendunak diseinatzen lan egiten du, fabrikako langileei produkzio-lerroan edo dokumentazio teknikoa kontsultatzen laguntzeko, eta prototipoak baliozkotzen, ekosistema industrialera transferitzeko prest. “AZTERLANen denbora daramagu sistema adimendunak lantzen, plantetako langile ekoizleek erabakiak hartzea eta ekintzak praktikan jartzea errazteko, orain arte, batez ere, kontrol-sistema aurreratuen eta teknologia prediktiboen bidez. Hala ere, elkarrizketa-sistema lagunkoien bidez informazio erabilgarria eta garrantzitsua kontsumitzen eta ulertzen laguntzea da ezagutza metalurgikoa eta prozesukoa industriara eramateko modurik eraginkorrena, eta gure taldearentzat lehentasunezko garapen teknologikoko eremua da”.
IKUNen partzuergoa honako hauek osatzen dute: VICOMTECH (proiektuaren liderra), TECNALIA, IKERLAN, TEKNIKER eta AZTERLAN BRTAko kide diren zentro teknologikoek; Euskal Herriko Unibertsitateak (EHU); IKOR TECHNOLOGY CENTER enpresako I+G unitateak; eta IMH Campus bitartekaritza-agenteak. Proiektuak Eusko Jaurlaritzaren ELKARTEK 2024 programaren finantzaketa du.
