Premio NSF CAREER que promueve el trabajo de un investigador del Reino Unido que integra la IA en la fabricación

LEXINGTON, Kentucky (7 de agosto de 2023) –Mientras los expertos de la industria navegan por el entusiasmo y las preocupaciones que rodean el uso de la inteligencia artificial (IA), un investigador de la Universidad de Kentucky está explorando su posible integración en la fabricación a través de un Premio al Desarrollo Profesional Temprano de la Facultad (CAREER) de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF).

Peng “Edward” Wang, Ph.D., es miembro de la facultad Robley D. Evans y profesor asistente con un nombramiento conjunto en los departamentos de Ingeniería Eléctrica e Informática e Ingeniería Mecánica y Aeroespacial en la Facultad de Ingeniería Stanley y Karen Pigman del Reino Unido. Ingresó a la universidad en 2019.

“El objetivo de mi premio NSF CAREER será desarrollar el primer modelo de aprendizaje automático generalizable a gran escala diseñado específicamente para aplicaciones de fabricación como la soldadura. Aspiramos a desarrollar una solución innovadora de aprendizaje automático de IA que pueda compararse con la contraparte de fabricación de ChatGPT”, afirmó Wang.

ChatGPT es un modelo de lenguaje de IA que procesa el lenguaje para generar respuestas relevantes, pero tiene sus limitaciones, incluida la incapacidad de procesar datos de fabricación basados ​​en imágenes.

La NSF apoyará a Wang con 567.930 dólares durante cinco años para su investigación sobre IA y aprendizaje automático (ML), donde utilizará datos de producción del mundo real para desarrollar un sistema que se pueda aplicar ampliamente a los sistemas de fabricación para mejorar la autonomía y la eficiencia de la fabricación. control de calidad y sostenibilidad.

Este premio es uno de los "premios más prestigiosos en apoyo de las actividades tempranas de desarrollo profesional de docentes académicos que integran de manera más efectiva la educación y la investigación dentro del contexto de la misión de su organización", según el sitio web de la NSF.

"He estado trabajando en el campo de la IA y el aprendizaje automático, desarrollando soluciones diseñadas específicamente para aplicaciones de fabricación durante varios años", dijo Wang. “Sin embargo, me ha llamado la atención que la mayoría de las soluciones de IA/ML se están desarrollando actualmente en entornos de laboratorio controlados. Existen disparidades significativas entre los datos generados en los laboratorios y los datos de producción del mundo real obtenidos en las plantas de fabricación”.

Las disparidades en los datos son visibles en áreas como la variedad, la calidad y el etiquetado de los datos. Para investigadores como Wang, esto impide aplicar estas soluciones de IA/ML a entornos prácticos de fabricación.

Durante los próximos cinco años, Wang y su equipo trabajarán para abordar estos desafíos y cerrar la brecha entre la investigación de IA/ML en entornos controlados y las plantas de fabricación del mundo real. Para ese trabajo es crucial el acceso a datos complejos de plantas de fabricación del mundo real.

"Creo que todas las personas que trabajan en el campo de la IA y el aprendizaje automático saben que la verdad es que si no tienes datos, no tienes nada para desarrollar un modelo exitoso", dijo Wang.

El equipo de investigación se está asociando con las potencias de la industria General Motors (GM) y General Electric (GE) para proporcionar los datos necesarios para este trabajo. GM ha compartido su planta de soldadura y datos de laboratorio, que sirven como base necesaria para el proyecto de Wang.

"Colaborar con GM y GE no sólo nos proporciona recursos invaluables sino que también nos ofrece la oportunidad de probar y perfeccionar nuestros modelos de IA/ML en entornos de fabricación reales", afirmó Wang. "Al trabajar estrechamente con estos líderes de la industria, podemos garantizar que nuestras soluciones sean sólidas, prácticas y alineadas con las necesidades del sector manufacturero".

Como parte de este trabajo, Wang también colaborará con la Asociación de Fabricantes de Kentucky (KAM) para compartir conocimientos y brindar orientación a los pequeños y medianos fabricantes sobre la transición de las prácticas de fabricación tradicionales a un modelo de fabricación inteligente que pueda satisfacer sus necesidades únicas.

Este proyecto financiado por NSF también creará una asociación con el Centro de Tecnología y Ciencia Matemática (MSTC) de la escuela secundaria Paul Laurence Dunbar en Lexington. Hasta cuatro estudiantes tendrán la oportunidad de trabajar en un proyecto de investigación diseñado específicamente, como utilizar o desarrollar el módulo de soldadura robótica inteligente para el diseño de piezas mecánicas, con características específicas.

Wang reconoce que este trabajo podría cambiar de manera pragmática el futuro de la fabricación con un modelo previsto aplicable a diversos materiales, máquinas y líneas de producción. También podría adaptarse a una variedad de tareas de aplicaciones posteriores en áreas como inspección de calidad del producto, detección de defectos e incluso optimización y control de procesos.

"Para mí, el premio NSF CAREER Award no es solo un reconocimiento sino, lo que es más importante, me brinda la oportunidad de trabajar en un desafío del mundo real", dijo Wang. "Entonces, si puedo tener mucho éxito en este proyecto, nuestro grupo desarrollará la primera solución exitosa de aprendizaje automático generalizable para la fabricación que será muy significativa".

La investigación reportada en esta publicación fue apoyada por la National Science Foundation bajo el premio número 2237242. Las opiniones, hallazgos y conclusiones o recomendaciones expresadas son las del autor (es) y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la National Science Foundation.

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