Una vez que los desarrolladores han creado el marco de simulación, el algoritmo de IA aprende a través de prueba y error, así como también de la retroalimentación de los operadores: un proceso llamado aprendizaje de refuerzo. En la simulación, la solución de IA puede simular la ejecución de un día en tan solo 30 segundos. Esto significa que la solución de IA puede realizar más ejecuciones simuladas de las que un operador podría ver en muchas vidas. Y su poder de cómputo significa que puede encontrar la opción correcta mucho más rápido. Además, aprendió de los operadores y expertos en Cheetos más hábiles de la compañía, por lo que monitorea las fluctuaciones en calidad y productividad a partir del más alto nivel de experiencia. La solución de IA “puede encapsular el conocimiento y habilidades de los mejores operadores y luego aplicarlo a través de otras instalaciones”, comentó Jayson Stemmler, gerente técnico de proyecto en Neal Analytics, quien trabajó en el proyecto piloto de PepsiCo. “Esta solución revela interacciones y relaciones que pueden no ser intuitivas para los operadores, pero que existen en los datos. Sin el proceso de medición manual, los ingenieros de PepsiCo pueden ser más eficientes con su tiempo y enfocarse en una mayor innovación”.

¿Algunos Cheetos malos? Después de que la solución pasó algún tiempo en su campo de pruebas de simulación, era el momento de llevarla a una planta de prueba en las instalaciones de Plano de PepsiCo, para ver cómo funcionaba en el mundo real, lo que significaba probarla con algunos Cheetos imperfectos. “Para desarrollar esta tecnología, necesitamos poder hacer producto que no es tan bueno, para que la IA pueda aprender a llevar ese producto dentro de las especificaciones”, comentó Sean Eichenlaub, ingeniero principal senior en PepsiCo. A nivel personal, no veo cómo algunos Cheetos pueden “no ser buenos”, pero entiendo que PepsiCo busca la perfección. Con el sistema de visión de cómputo que monitorea y envía datos de manera continua a la solución de Project Bonsai, cualquier variación de ese ideal puede ser solucionada al instante. “Con correcciones más rápidas, podemos evitar los problemas potenciales de salir de las especificaciones, como tener que descartar productos, o problemas con el empaque y con el desperdicio”, comentó Eichenlaub. Yo, por mi parte, estoy a favor de una bolsa llena de Cheetos perfectos. Y mientras la compañía se prepara para utilizar esta solución de Project Bonsai en una planta de producción, también busca utilizarla con otros productos de Frito-Lays, incluidos los aún más complejos chips de tortilla. Leah Culler edita el blog de IA para negocios y tecnología de Microsoft. Contenido relacionado:

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