Del dato a la autonomía: la propuesta de Ingeniería L.A. para una salmonicultura inteligente

En Puerto Montt, un grupo de ingenieros trabaja con innovadores equipos computacionales. Aquí diseñan soluciones que permiten automatizar decisiones industriales mediante inteligencia artificial. Es la propuesta de Ingeniería L.A., una empresa que se posiciona como un actor importante en el ámbito del control y la automatización industrial. La salmonicultura ocupa un lugar clave en su enfoque. “Nos dedicamos a dar respuesta a requerimientos de automatización y control industrial mediante soluciones integrales”, nos dijo en Aqua Sur Tech Antonio Montecinos, cofundador y gerente general de la compañía. Su equipo, además de trabajar en línea con los desafíos cotidianos de los procesos productivos, se dedica a incorporar nuevas tecnologías que hasta hace poco parecían reservadas al ámbito de la ciencia de datos. La empresa basa parte relevante de su operación en una alianza con Dartel, proveedor de equipos industriales. El modelo es simple: Dartel entrega el hardware e Ingeniería L.A. lo transforma en una solución a la medida. “Dartel vende los productos y nosotros hacemos las integraciones a nivel de automatización”, explicó Montecinos. Cabe decir que esa integración no es solo técnica, ya que se trata de convertir cada equipo en una herramienta de decisión. Hoy, esa capacidad toma forma con la incorporación de inteligencia artificial en los sistemas de control. El PLC y el Machine Learning integrados en la automatización industrial La empresa trabaja con un controlador lógico programable (PLC), explicó el ingeniero. Apuntó que a este se le agrega un módulo capaz de ejecutar modelos de machine learning. “Este es un controlador, un PLC y este es el módulo de machine learning”, indicó señalando los dos hardware y agregó: “Por medio de estos dos nosotros podemos hacer inteligencia artificial”. De esta forma, el gestor expuso que la IA aprende, procesa y actúa en tiempo real. “En este lado corren los algoritmos, todo lo que son los datos necesarios para que esto corra se procesan en el PLC. Entonces, se pueden tener modelos entrenados, donde se ejecuten ciertas tareas, tomas de decisiones por medio del mismo equipo”, explicó. Un ejemplo directo que el gestor citó es la regulación automática de la velocidad de un motor, en línea con las condiciones específicas detectadas por el sistema. “Podemos regular una velocidad de un motor por medio de un variador de frecuencia. Todo lo podemos hacer aquí”, expresó. Eso sí, antes el sistema debe aprender. “Tenemos que entrenar el equipo. Necesitamos un tiempo de entrenamiento y todo lo que son señales de entrada y señales de salida. Con eso tenemos para hacer nosotros todo lo que es inteligencia artificial”, indicó Montecinos. Hardware de PLC y Machine Learning con los que opera Ingeniería L.A. Créditos: InfoSALMON Aunque esta tecnología se pensó para industrias, su versatilidad permite otros usos. En sus pruebas de desarrollo, el equipo ha trabajado con procesamiento de imágenes. Por ejemplo, en la detección de personas en tiempo real. “El equipo detecta a una persona, responde y me dice que la persona está en tal posición, tiene tanto de altura y tanto de ancho”. El desarrollador sostuvo que con esos cuatro datos ya se pueden hacer una serie de estadísticas. De esta forma, se podrían construir patrones de comportamiento, generar alertas o simplemente tener un historial confiable de un evento. La transformación de la industria salmonera La salmonicultura ya opera con estas innovaciones. Montecinos aseguró que “ya en algunos aspectos se está involucrando bastante esta tecnología”, aunque agregó que hay mucho más potencial. “Podemos hablar, por ejemplo, de la detección de diferentes colores del salmón, el movimiento del salmón, el estrés. Y de verdad, todo lo que te puedas imaginar lo podemos hacer con inteligencia artificial”. Y es que, por lo demás, Ingeniería L.A. ha implementado soluciones específicas para el rubro. Una de ellas permite monitorear alarmas de pontones e integrarlas en un solo panel con el cumplimiento de los estándares normativos. Otras permiten medir alimento en silos mediante visión 3D, con información precisa del inventario disponible y reportes históricos del consumo en determinados períodos, indican. También cuentan con un sistema de prognosis de autonomía, que proyecta la duración del alimento disponible y facilita la coordinación de los reabastecimientos, indican en la empresa. El desarrollador expuso: “En el PLC tú puedes involucrar más módulos, módulos de entrada y salida, digitales y análogos, o puedes colocar módulos de comunicaciones”, sostuvo. Agregó: “El protocolo que quieras lo puede colocar aquí. Toda la información llega a este PLC y se procesa en machine learning para que te dé estadísticas, respuestas, configuraciones. Un sinfín de cuestiones podemos hacer con esto en todo tipo de industrias”. El imprevisible protagonismo de la inteligencia artificial Montecinos detalló que la arquitectura del sistema permite operar en el lugar o de forma remota. Indicó que en el mismo PLC corre un servidor web que procesa datos y los hace accesibles desde un celular. “También la podemos llevar a la nube, de la nube a los celulares”, puntualizó. Toma importancia que este tipo de desarrollos, al parecer, también redefine el rol del operador humano. “El PLC recibe esa información por medio del HMI (Human Machine Interface), por medio de una comunicación Profinet (Process Field Network), lo que sea, lo recibe y manda a una salida para arrancar el motor”, dijo. Agregó: “Todo eso es a través del PLC, pero ahora se le agrega el otro módulo y ese módulo es inteligente, él aprende y él puede después dar respuestas”, concluyó con una afirmación que tal vez marca un pulso fuerte de la revolución tecnológica: “Esa persona que antes ajustaba la velocidad del motor y todo eso, lo hace la inteligencia artificial y ya esa persona no hace falta”. Así, tecnología como la que desarrolla Ingeniería L.A. no solo responde a la evolución natural de los procesos productivos, sino que da cuenta de cambios de paradigmas y, en salmonicultura, propone elevar la eficiencia mediante la incorporación de la IA en cada eslabón de la cadena.