AiMatics usa modelos del mundo para inspeccionar fábricas

Para crear una IA que detecte productos defectuosos hacen falta ejemplos de defectos. En las fábricas escasean: los fallos son poco frecuentes y las piezas con problemas se reparan y se entregan enseguida. La empresa surcoreana AiMatics ha optado por el camino inverso: su sistema aprende primero cómo son los productos normales y señala lo que se aparta de ese patrón.

Chae Jung-hoon, responsable del grupo de desarrollo de tecnología de IA del futuro, cuenta que algunos clientes se negaban a entregar datos de defectos. «En planta se pueden dar datos normales, pero no datos de defectos», afirmó, y la solución se diseñó a partir de esa limitación.

De la cámara de coche a la fábrica

AiMatics desarrolló su reconocimiento de vídeo con Roadscope, una cámara de coche con IA, y ahora se expande a la inspección industrial y la salud. El hilo común es el «modelo del mundo»: la IA aprende primero patrones y relaciones básicas a partir de vídeo y señales sin etiquetar, y después adquiere tareas concretas con pocos datos etiquetados.

Su equipo de inspección visual AIM-T1 fotografía componentes electrónicos como placas de circuito de móviles, módulos de cámara y sensores de huellas. Según la empresa, juzga defectos de 3 micrómetros en 0,1 segundos y revisa hasta 75.000 piezas al día. En una línea de un cliente, el trabajo de unas 40 personas lo realizan ahora dos.

Cada cambio de producto exige sustituir las plantillas de sujeción, ajustar cámaras e iluminación y reentrenar la IA, un proceso que antes tardaba de tres días a dos semanas. El AIM-T1 usa plantillas intercambiables y el modelo del mundo reduce datos y tiempo: hoy se aplica en cuestión de horas, y la meta es bajar de una hora desde el entrenamiento hasta el despliegue.

Vehículos, salud y logística

La solución para vehículos avisa de somnolencia, uso del móvil, falta de atención y saltos de semáforo. En una prueba de 2024 con 500 autobuses, la empresa asegura que la somnolencia cayó un 99,7 % y los accidentes un 29,2 %. Su modelo aimNet pesa cerca de 1 MB y funciona en el propio dispositivo.

En salud, AiMatics trabaja con una empresa asociada en detectar tramos sospechosos de arritmia en electrocardiogramas largos.

Lo siguiente es automatizar la logística entre procesos, conectando una plataforma de operación con un robot móvil con brazo en desarrollo para construir una fábrica autónoma por etapas. El objetivo es contar en 2028 con un modelo del mundo de uso general.