Deep learning

El deep learning, o aprendizaje profundo, es una rama del machine learning (aprendizaje automático). El machine learning y deep learning se refieren a sistemas informáticos que identifican patrones en los datos y aprenden de ellos para tomar decisiones o hacer predicciones. Dentro de este campo, el aprendizaje profundo deep learning destaca por usar redes neuronales artificiales de múltiples capas, inspiradas en la estructura del cerebro humano.

Estas redes son especialmente útiles para analizar datos no estructurados, es decir, información que no está organizada en tablas o formatos estándar, como imágenes, vídeos, audios o textos. Por ejemplo, el deep learning permite que una aplicación reconozca rostros en una fotografía sin que el programador indique a la máquina cómo hacerlo exactamente.

El deep learning funciona mediante redes neuronales artificiales profundas, diseñadas para procesar datos de forma similar al cerebro humano. Estas redes están organizadas en varias capas interconectadas: 

• Capa de entrada: recoge la información inicial, como una imagen o un fragmento de audio.
• Capas ocultas: realizan cálculos y transformaciones progresivas sobre los datos. Cada capa detecta patrones más complejos, como bordes en una imagen o palabras clave en un texto.
• Capa de salida: genera el resultado final, que puede ser una clasificación (como identificar un rostro en una foto) o una predicción (como determinar el próximo paso en un proceso).

Ejemplos de deep learning que destacan por su aplicación práctica en diversos sectores:

• Energía

Optimiza la exploración de recursos, analizando datos geológicos con mayor precisión para identificar áreas óptimas. También se utiliza en mantenimiento predictivo para anticipar ajustes necesarios en equipos y garantizar su rendimiento.

• Salud

El deep learning permite el análisis detallado de imágenes médicas, ayudando a diagnosticar enfermedades en etapas tempranas con gran precisión.

• Automoción

Es la tecnología que hay detrás de los vehículos autónomos, ayudándolos a reconocer señales de tráfico, peatones y otros obstáculos.

• Retail

Mejora la experiencia del usuario al personalizar recomendaciones de productos en tiempo real.

• Educación

El deep learning impulsa el aprendizaje adaptativo, una metodología que ajusta automáticamente los contenidos y actividades al nivel y ritmo de cada estudiante.

• Entretenimiento

Las plataformas de streaming emplean el deep learning para decidir qué series mostrar en función de las preferencias de cada usuario.

El deep learning sigue avanzando y promete nuevas aplicaciones que complementarán las ya existentes en sectores como la energía. Actualmente, tecnologías como los sistemas de predicción de demanda energética están comenzando a emplearse para ajustar la producción en tiempo real. En el futuro, se espera que estos sistemas sean aún más precisos y capaces de adaptarse mejor a las redes eléctricas, integrando de forma eficiente fuentes de energía renovable, como la solar o la eólica. También podrían optimizar el análisis meteorológico, anticipando condiciones climáticas específicas para maximizar la producción de estas fuentes.

El futuro del deep learning está impulsado por desarrollos como los modelos de aprendizaje multimodal, capaces de combinar distintos tipos de datos (texto, imágenes, sonidos) en una única plataforma. Estas tecnologías prometen interacciones más naturales entre humanos y máquinas, mejorando la capacidad de las máquinas para comprender el contexto y adaptarse a las necesidades específicas de los usuarios.

A pesar de su potencial, esta tecnología enfrenta importantes desafíos. Su elevado consumo de recursos computacionales requiere un uso intensivo de energía, lo que plantea la necesidad de desarrollar infraestructuras más eficientes. Por otra parte, la regulación y los estándares de transparencia son cada vez más relevantes. Es esencial que las decisiones automatizadas sean comprensibles para los usuarios y que los sistemas minimicen posibles sesgos que puedan generar resultados considerados injustos o inconsistentes.

En Repsol, el deep learning desempeña un papel central en nuestra  estrategia de transformación digital. Como parte de nuestro compromiso con la innovación, hemos desarrollado ARiA (Advanced Repsol Intelligence & Analytics), nuestra plataforma cloud de Big Data e inteligencia artificial, para optimizar nuestras operaciones y decisiones. 

Concretamente, ARiA permite:

• Analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, como imágenes y datos geológicos, permitiendo identificar patrones que optimizan la exploración de recursos energéticos.
• Optimizar procesos industriales, ajustando parámetros clave en tiempo real para mejorar la eficiencia y reducir costes operativos.
• Prevenir y mantener infraestructuras, utilizando modelos predictivos que anticipan necesidades de intervención, asegurando su continuidad operativa.
• Gestionar el consumo energético, ajustando la producción según la demanda detectada por algoritmos avanzados.