CÉSAR CALDERÓN: “EL FUTURO DE LA IA EN MIGTRA”

César Calderón es el director de Inteligencia Artificial de MIGTRA y el líder de nuestro equipo de IA ( Team Pandas ), es  licenciado en Ciencias con mención en Física y máster en Astrofísica, tiene amplia experiencia docente en prestigiosas universidades e institutos de Chile y ha enfocado sus conocimientos en el desarrollo de novedosas soluciones para nuestros clientes, usando la inteligencia artificial para lograr excelentes resultados. Conversamos con él sobre el pasado, el presente y el futuro de la IA y de MIGTRA en esta entrevista. 

 

¿Por qué el equipo de Inteligencia Artificial de MIGTRA se llama Team Pandas?

Una de las librerías que más se ocupa en el manejo de data es Pandas, es bastante famosa, es el nivel básico para analizar datos y decidimos que una forma más didáctica de darnos a conocer, para no llamarnos “el equipo de IA”, fue identificarnos como el equipo Pandas.

 Hablando de Inteligencia Artificial, ¿Cómo se originó este concepto?

Hace aprox 10 años, cerca del 2010, la Inteligencia Artificial o IA tuvo un alto impacto en el mundo, gracias al desarrollo del hardware que necesitaba la IA para ser entrenada y así sacarle el máximo provecho. Pero la teoría data de hace 50 años, en la época de la segunda guerra mundial. Cuando tuvimos computadores más potentes, recién ahí empezó el alza de la IA y nos abrumamos con tanta tecnología.

Ésto, de la mano con el tema de las cámaras de videovigilancia, algo muy común en todas las empresas de pequeña, mediana y gran escala, usadas generalmente para monitorear incidentes en partes claves de la empresa o en sistemas de seguridad y robos, entonces se podría decir que se desarrollaron estas dos áreas en paralelo: la IA y la vigilancia por video.

Una de las subáreas de la inteligencia artificial es el computer vision, donde mediante imágenes se entrenan algoritmos que son capaces de identificar lo que se muestra en la imagen, algo que para nosotros es muy fácil pero para el computador no lo es. La Computer Vision avanzó bastante rápido gracias a las competencias internacionales que se hacen año a año entre desarrolladores. Por ejemplo, se creó YOLO, un modelo que entrenado con cierto set de datos puede llegar a detectar un set de 80 clases distintas de objetos, entre ellas: personas, aviones, camiones, perros, etc. Había un set de elementos que la IA podría detectar de gran forma y ahí fue cuando los Data Scientists de las empresas pensaron cómo aplicar esta tecnología a las industrias particulares de cada empresa.

¿En qué momento MIGTRA introdujo la IA en sus soluciones?

A nosotros nos llamó la atención el hecho de que nuestros clientes tenían muchas cámaras con sus sistemas de CCTV y también personas dedicadas a analizar estos televisores, pero pensábamos que no era viable que seres humanos estuvieran 24/7 monitoreando las cámaras y analizando distintos factores. Ahí se nos ocurrió la idea de utilizar la IA para monitorear las cámaras que tiene la industria y enfocarlo en nuestro propósito que es la seguridad de la cadena de transporte.

El nivel 1 en que incorporamos la IA fue la detección de los EPP o elementos de protección personal y empezamos por ahí, reemplazando la labor manual de monitorear las cámaras y detectando con algoritmos de IA el uso correcto de los cascos, guantes y demás elementos de protección. 

El primer cliente con el que probamos esta tecnología fue SQM en su trabajo en altura:  como sus camiones llevan productos que se pueden volar en la carretera (porque son a granel), por decreto ellos encarpan el camión y deben hacerlo a 2 metros de altura, lo cual es riesgoso. El conductor  se sube a una plataforma y debe tener los EPP y una línea de vida que lo sujete en caso de accidente, para que no se caiga y quede suspendido en el aire. 

Ese fue nuestro primer desafío y lo llamamos MIGTRA Video Analítica. Este algoritmo lleva 3 años en funcionamiento y en constante evolución. Eso habla muy bien de nuestra expertise y es ejemplo el avance de la tecnología que nos permite mejorar los algoritmos.

¿De qué manera ha evolucionado MIGTRA Video Analítica?

En su capacidad de reacción. Al principio, la solución funcionaba solo a posteriori (muchas veces al día siguiente) entonces no era tan efectivo, servía de gestión pero no para prevenir accidentes. Al día de hoy, funciona mediante alertas en tiempo real y eso cambió el paradigma de la solución, cuando detecta que el trabajador no se pone el EPP hay un altavoz que le alerta. Por eso decimos que ya no es sólo a posteriori sino que también es reactivo y preventivo, de esa forma ha evolucionado el algoritmo.

¿Qué otras funcionalidades tiene MIGTRA Video Analítica aparte de detectar elementos de protección personal?

Tenemos distintos servicios en la misma área de computer vision. Una de las cosas que nos caracteriza es que creamos servicios a medida, por ejemplo, dentro de Video Analítica tenemos la detección en zonas prohibidas dinámicas.

Imagínense un tren que va por un riel, la zona prohibida no es siempre estática, va cambiando a medida que el tren se acerca a la persona. Eso es lo que detecta esta herramienta. También tiene la habilidad de contar objetos, en uno de los casos que trabajamos hay hay tubos metálicos que van bajando de una cierta plataforma que posee nuestro cliente y gracias a la IA podemos llevar la contabilización de manera efectiva.

También analizamos la calidad de ciertos productos mediante el color, por ejemplo, en el caso del abono, cuando cambian la calidad de los químicos, el color cambia y cuando el cliente exporta ese tipo de productos, se da cuenta que no es el producto que esperaba comprar, por lo que la detección temprana de estas desviaciones es importante.

¿Todas estas acciones, las hacían antes personas? 

Si, todos los servicios que hemos desarrollado son para aliviar la carga laboral a las personas que veían las cámaras y con eso dejamos a la persona que miraba cámaras para que se aboque a áreas en las que tenga más expertice como estar en terreno.

Tenemos que pensar que cuando uno está mirando diferentes cámaras, es muy limitada la visión periférica humana en tiempo real. La idea  de MIGTRA es sacar el máximo potencial de las personas, para que nuestros clientes usen a los prevencionistas de riesgos en la gestión de este tipo de información y no monitoreando cámaras de modo monótono. Existe el mito de que la IA viene a reemplazar el trabajo humano, cuando en realidad es una herramienta más para prevencionistas (en el caso de detección de EPP) o responsables de la operación (en el caso de detección de zonas prohibidas y control de calidad). El uso de la IA es transversal a todas las áreas de monitoreos.

¿La IA se usa en otras áreas de MIGTRA?

Si, tenemos un servicio llamado ETA, que utiliza machine learning, donde tomamos datos y podemos predecir el tiempo de arribo de los camiones a una faena. Este servicio se generó principalmente por la necesidad que tienen los tomadores de decisiones: cuando reciben vehículos en la faena minera, los derivan a cargar en sus respectivas canchas, pero se generan cuellos de botella cuando ingresan muchos camiones a la vez y los conductores deben estar mucho tiempo en espera.

Para evitar que estuvieran en fila y reducir estos inconvenientes, es necesario tener un sistema que te indique cuántos camiones llegan en tiempo real y así reducir los tiempos de espera. Los tiempos de espera antes eran de 2 a 3 horas y ahora son 15 min, todo gracias al servicio ETA. 

La ruta 5 norte  por donde circulan estos camiones es bastante expedita, pero los conductores conducen 16 horas diarias y cada ciertas horas deben descansar y hacer pausas de recuperación, que incluyen ir al baño, comer y dormir, esas detenciones cortas y largas las incluimos dentro del algoritmo, para predecir cuánto tiempo estará el conductor detenido en esos imprevistos. Antes, eso no existía, los tomadores se guiaban por el mapa GPS y estimaban a mano cuánto se podían demorar los camiones, pero no consideraban las detenciones. Además, debido al volumen de vehículos, porque son 300, 400 vehículos en total, el servicio ETA es de gran ayuda para los tomadores de decisión en su día a día.

 Estas ideas las hemos desarrollado con SQM, ellos solicitan el servicio y como somos socios estratégicos desde hace años, tenemos la confianza de proponerles soluciones. Con la inteligencia artificial a veces se tiene incertidumbre de saber si las soluciones se van a realizar con la exactitud que se espera, es un proceso de innovar y experimentar. 

¿Cuando el equipo Pandas comienza a desarrollar una idea, cuánto tiempo se demoran en lograr el producto final?

En el caso de ETA nos demoramos 6 meses en implementarla la primera vez, pero cuando llega un cliente nuevo ahora nos demoramos menos (2 meses aproximadamente). Esto se debe al know how, ya sabemos que modelos funcionan mejor en cada cliente, en lo que más nos demoramos es en recolectar datos. 

Adicional a ETA, tenemos dentro de la IA el área de procesamiento de lenguaje natural y dentro de esa área desarrollamos el asistente virtual ArmonIA, llamado “el Siri de la Minería”.

ArmonIA nació de la necesidad de los trabajadores de SQM de tener la información a mano y en cualquier momento. Nos pasaba que con ETA habíamos solucionado gran parte del problema para reducir cuellos de botella, pero no contábamos con que los tomadores de decisión pasan gran parte del tiempo en terreno ( un 80% de su horario laboral), momentos en que no tenían acceso a la plataforma en computador y debían llamar a la caseta para que alguien más ingresara y les entregara información por teléfono. 

Una de las formas de abarcar el 100%  de su horario laboral era desarrollar un asistente virtual en su celular, al que pudieran preguntar cuántos camiones llegarán en la próxima hora y otros temas de interés. La app ArmonIA ingresa a la base, revisa ETA y entrega la info más fidedigna en segundos. Dentro de las soluciones de MIGTRA, ArmonIA tenía que ser un asistente por voz por dos razones: porque los usuarios van manejando y no pueden distraerse, y porque todos nuestros clientes están en el norte y el sol dificulta ver los pantallas de los celulares, por eso se nos ocurrió que la mejor solución era un asistente de voz.

Ahí añadimos un valor adicional, queríamos que fuere lo más sencillo de usar posible y derribar la brecha del lenguaje entre el usuario y el asistente virtual, incorporando vocabulario de la minería y términos  que son propios de esa industria, ArmonIA puede entender la jerga de la minería cuando el usuario le habla.

¿Qué proyecciones tienen para ArmonIA y las demás soluciones de MIGTRA en el futuro?

ArmonIA marca el antes y después de MIGTRA, porque se abren infinitas puertas, no solo con los servicios de ETA y Computer Vision, sino que la idea es que ArmonIA esté en todos lados e integre nuestras otras soluciones como RAEV (riesgo de accidente por exceso de velocidad), Huella de Carbono, etc.

Queremos que cada tomador de decisión tenga su tablero a la mano en tu teléfono y además que no solo sean soluciones de MIGTRA, sino que otras empresas se puedan acoplar a la app de ArmonIA si lo desean.

Esto no viene a quitar el rol de los tableros en computador y los reportes de cada solución, que permiten analizar desviaciones con mayor detalle, pero ArmonIA entregará los datos más importantes de manera rápida y más simplificada. Consideramos que el tiempo en cada persona es lo más valioso y quién mejor que ArmonIA para soslayar esta dificultad de mirar el tablero mucho tiempo. 

¿Cuándo podremos conocer las nuevas funcionalidades de esta app?

Las nuevas funcionalidades de ArmonIA estarán listas en un par de meses y por otro lado, queremos que ArmonIA sea preventivo, es decir, que no solo consultes a la aplicación, sino que ésta te indique que hay una anomalía y te prevenga cuando la demanda de camiones suba. De esa manera, la app te va a estar apoyando en todo momento, como la conciencia que está a tu lado. Todo eso lo proyectamos para el próximo semestre del 2023. 

¿Quién puede usar ArmonÍA?

La app es un servicio gratuito y está disponible en Play Store, pero necesitas un usuario, que debe contratar el servicio con nosotros. Lo recomiendo para usuarios de todas las industrias, queremos llegar al transporte y seguridad en todo tipo de empresas. Por ejemplo, nuestros clientes podrían integrar ArmonIA con las otras soluciones MIGTRA que ya tienen contratados. Queremos llegar a distintos sectores, no solo en la minería y así expandir nuestros servicios. 

¿Qué otros planes tiene MIGTRA?

Tenemos un as bajo la manga: un tomador de decisión por IA, que va a permitir que cuando llegue un camión a cualquier faena, pueda ser atendido solo. Para eso, vamos a desarrollar un algoritmo que sea capaz de entender lo que está pasando, y le dé instrucciones al conductor. Hay que comprender qué productos se deben sacar, la ocupación de las canchas y otros asuntos, tener un entendimiento completo de la operación, para desarrollar bien este algoritmo. Esta idea surgió hace dos años atrás, pero necesitábamos más conocimientos como ETA y los tableros de productividad, que nos ayudará a acoplar todo eso y tener conocimiento de toda la operación.

Estamos trabajando en el Salar de Atacama con SQM para crear este tomador de decisiones virtual que entenderá las distintas lógicas e idealmente mejorará todas las  decisiones para optimizar las metas de tiempos de detención y cantidad de productos transportados. 

Esto no viene a quitarle el trabajo a los tomadores de decisiones reales, sino que será una ayuda y extensión de su trabajo ya que va a sugerir el plan a llevar a cabo y de esa forma, utilizar sus talentos en otras funciones que les aporta mayor valor a la empresa. Este proyecto está dentro de un área de la Inteligencia Artificial que es el aprendizaje por refuerzo y que nos interesa mucho abarcar, una de las últimas áreas que nos faltaba de toda la gama y estamos muy contentos que logre el impacto esperado. Es un gran proyecto y la extensión es a todas las empresas que tengan que asignar cargas o productos a los camiones que están entrando. 

¿La Inteligencia Artificial está presente en otras soluciones como la nueva MIGTRA RA?

En el caso de RA, no está implementada la inteligencia artificial, pero está dentro de los planes integrar IA para optimizar los parámetros de decisión. Hoy, mediante un ranking bastante sencillo usamos el RAEV, pero hay muchos parámetros interesantes que se podrían estar analizando para hacer un ranking mucho más consciente  de todos los factores. Ahí creemos que la IA podría estar gestionando y comunicando el ranking más ad hoc, con más parámetros que lo enriquezcan para tomar más decisiones informadas. 

Nos comentabas que existe el temor de que la IA reemplace el trabajo humano, ¿cuáles otros mitos hay en torno a la inteligencia artificial?

Dentro de los mitos, está el tema de los datos, hay distintas áreas de la IA y algunas requieren más datos que otras. Hay un mito que se requieren infinitos datos y no necesariamente es así. Chile como país tiene una ideología en torno a la IA y se está trabajando en la transformación digital, la historia que se tiene con las empresas que trabajamos es suficiente para trabajar con IA y generar algoritmos para tareas puntuales y acotadas. Con ese tipo de info puedes simplificar bastante los problemas. 

En ese sentido, un mito es el Big Data, no es necesario un gran volumen de datos para cada proyecto, claramente a más datos es mejor, pero no es necesario gigas de datos para lograr comenzar proyectos impactantes en cuanto a productividad y seguridad. 

¿Por qué razón las empresas deberían contratar los servicios de IA de MIGTRA?

Es importante entender que los proyectos de IA generalmente requieren 3 áreas: ingeniería de datos (que extrae info del cliente), el área de data science (que crea modelos de IA) y el de visualización de disponibiliza los tableros. En los dos extremos hay bastante demanda y oferta laboral, pero en el área de data science cuesta encontrar buenos científicos de datos, por eso es bastante costoso crear esta área dentro de una empresa y es más fácil subcontratar este servicio en MIGTRA, porque tenemos las distintas áreas, la experiencia y el conocimiento adecuado, algo que costaría mucho tiempo y dinero para las empresas crearlo ellos mismos.