La Inteligencia Artificial al Servicio de la Metrología

La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente diversos sectores. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y aprender de manera autónoma podría revolucionar los procesos de medición, mejorando la precisión y eficiencia.

¿Como podría la IA mejorar las mediciones?

Algunas de las tareas donde la IA podría introducir mejoras son:

• Determinación del impacto de un equipo fuera de especificaciones: Al analizar grandes cantidades de datos, la IA puede determinar en todas las mediciones que se uso ese equipo y verificar el impacto que tiene el fuera de especificaciones sobre las mediciones realizadas.
• Automatización de plan de calibraciones: Existen herramientas que permitirían automatizar un plan de forma que realice un anuncio sobre el vencimiento y solicite la cotización de calibración al proveedor un tiempo determinado antes del vencimiento.
• Análisis de tendencias en la medición de los equipos y generación de una predicción de recalibración del equipo.
• Análisis de gráficos tiempo-temperatura de mapeos e interpretación del tipo de fenómeno que provocó una excursión.
• Generación de imágenes: Utilización de la capacidad de generar imágenes para mostrar un plano con un perfil térmico de las áreas.
• Detección de anomalías: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar desviaciones en los resultados de las calibraciones.
• Detección de mediciones: En calibraciones de equipos analógicos las cámaras inteligentes que se utilizan con softwares de IA podrían leer las mediciones permitiendo la automatización del proceso.
• Preparación de protocolos de calificación: En algunos casos con las especificaciones de los equipos las IAs podrían generas protocolos de calificación sencillos.

Desafíos y consideraciones

• Calidad de los datos: La calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA es crucial para obtener resultados precisos y fiables.
• Confidencialidad: Se debe tener en cuenta que muchas IAs son publicas lo que podría llevar a problemas de confidencialidad de los datos.
• Validación: Tal como solicita la norma ISO/IEC17025 todo el software no comercial debe ser validado antes de su puesta en uso. Por lo tanto en caso de que se utilice la IA para algo que afecte una medición, este proceso debe ser verificado y validado.
• Inversión inicial: La implementación de soluciones de IA requiere una inversión inicial en hardware, software y capacitación del personal.

Conclusiones

La inteligencia artificial tiene potencial de ayudar en ciertas tareas en  el campo de la metrología, pero se debe realizar pruebas y verificaciones. A medida que la tecnología continúa avanzando, podemos esperar ver mayor cantidad de procesos donde la IA puede ayudar.