Los modelos de lenguaje grandes están mostrando su potencial para transformar la automatización industrial. Según el Boston Consulting Group, la inteligencia artificial generativa seguramente aumentará la productividad al hacer que las personas y las máquinas trabajen juntas; y no hay lugar donde las personas y las máquinas interactúen más que en los segmentos de automatización industrial. Aurelien Le Sant, Director de Tecnología de Automatización Industrial de Schneider Electric, explica más al respecto.

Estos modelos se crean utilizando algoritmos de aprendizaje profundo que se entrenan con grandes cantidades de datos de texto. Recientemente, se han expandido a varias industrias y se aplican cada vez más en la automatización industrial. La capacidad de estos modelos para entender y generar lenguaje humano puede mejorar enormemente la eficiencia de los procesos industriales. Nuestras estimaciones conservadoras muestran el potencial de estos modelos para eliminar el 20% del esfuerzo requerido por un OEM para construir una aplicación de PLC de máquina.

La transición de GPT-2 a GPT-4 permite que los modelos manejen más contenido como entradas, aumentando exponencialmente las aplicaciones de los modelos de lenguaje grandes en la automatización industrial. La personalización de los modelos para casos de uso o tareas específicas dentro de la automatización industrial puede incluir generación de código, interfaces de lenguaje natural y diseño y desarrollo de sistemas de automatización.

La generación de código para sistemas de control como PLCs o la generación de pantallas HMI utilizando entradas de lenguaje natural son algunas de las aplicaciones posibles. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo requeridos para desarrollar aplicaciones de control. Además, estos modelos tienen el potencial de mejorar la calidad del código generado, lo que lleva a menos errores y tiempos de puesta en marcha más rápidos.

Otra aplicación puede ser la generación automática de código de recetas, lo que ahorraría tiempo al cambiar parámetros, proveedores o ingredientes. El tiempo para crear la receta a menudo afecta el tiempo de producción, por lo que cualquier ahorro aquí aumentaría la eficiencia. Además, los modelos pueden generar automáticamente documentación asociada con el código, como scripts de prueba automáticos, lo que siempre ha sido consumidor de tiempo para el operador.

Los modelos de lenguaje grandes también pueden ser utilizados para crear interfaces de lenguaje natural para sistemas de automatización industrial, permitiendo a los operadores interactuar con estos sistemas en lenguaje humano en lugar de lenguajes de programación. Esta capacidad permite a los operadores acceder rápidamente a la documentación existente utilizando comandos en lenguaje natural.

Un desafío comúnmente reportado en las empresas industriales es que el conocimiento del dominio puede residir en personas específicas. Si ese mismo conocimiento experto del operador puede ser alimentado en los modelos de lenguaje seguros, los operadores podrían usar comandos de voz para solucionar problemas y tomar acciones correctivas.

La utilización ética y responsable de estos modelos es crucial, considerando aspectos como la seguridad, la privacidad de los datos, los sesgos, la seguridad y la explicabilidad. Además, es esencial recordar que, a pesar de las capacidades de los modelos de lenguaje grandes, la interacción humana sigue siendo esencial y los modelos deben complementar estas capacidades.

Para aprovechar al máximo los beneficios de estos modelos, deben desplegarse adecuadamente, teniendo en cuenta todas las consideraciones éticas y limitaciones. Su uso está cada vez más extendido en una amplia gama de industrias, cambiando las prácticas laborales en la automatización industrial y mejorando significativamente la eficiencia y la precisión en todo el ciclo de vida del trabajo, desde el diseño y construcción hasta la operación y el mantenimiento.