La semana pasada te hablábamos sobre el Machine Learning, una tecnología que ha ido evolucionando con el tiempo y ha tenido un impacto positivo para el sector logístico. Bien, pues otra tecnología que también está teniendo un impacto importante para la logística es el Deep Learning. Ambas tecnologías pueden ayudar mucho a los trabajos de logística. Hoy revisamos con más profundidad este término.
¿Qué es el Deep Learning?
Uno de los campos que comprende la IA (Inteligencia Artificial) es el aprendizaje profundo o Deep learning; este se enfoca en la construcción de programas y sistemas de cómputo que puedan gestionar datos para transformarlos en información útil, que genere conocimiento sin la necesidad de una supervisión humana.
El Deep Learning engloba los sistemas de Inteligencia Artificial capaces de aprender por sí mismos, corrigiendo sus errores e identificando metainformación. Trabajan sobre grandes cantidades de datos (Big Data), identifican patrones y pueden tomar decisiones. Tienen diferentes aplicaciones, por ejemplo:
- Reconocimiento fotográfico.
- Robótica avanzada para producción (con Machine Learning).
- La previsión del comportamiento del mercado y almacén (con IoT).
- La optimización de repartos y transportes.
- El vehículo autónomo.
- Ubicación y trazabilidad confiable de productos (con Blockchain).
El origen del Deep Learning
El Deep Learning tiene sus inicios en el año 2006. El término Artificial Neural Networks (ANN) se ha ido ligando cada vez más al Deep Learning. Los primeros modelos del Deep Learning estaban inspirados en el cerebro biológicos (humano o animal). Sin embargo, no están diseñados para ser una representación realista del mismo.
¿Cómo beneficia a la logística?
En el aprendizaje profundo, en lugar de enseñarle al software un listado de reglas para resolver un problema, se ofrece un modelo en donde se puedan evaluar ejemplos y una pequeña cantidad de instrucciones para modificar el modelo cuando se presenten errores.
El Deep Learning aporta otro estado de la realidad de la supply chain, donde se tenga la capacidad de anticiparse (Logística Anticipada) a muchos problemas; esto es posible gracias a la extracción de patrones de comportamiento. Además, también permite optimizar la última milla y fomentar el uso de vehículos autónomos y garantizar la trazabilidad de los productos, de la mano del blockchain.
Las ventajas del Deep Learning son aplicables a cualquier sistema basado en datos. Entre las principales ventajas del Deep learning para la logística se pueden mencionar las siguientes:
- Mayor productividad y eficiencia al mejorar los tiempos de respuesta.
- Optimización de los sistemas y procesos logísticos de la empresa.
- Predicción y autodefensa en ciberseguridad.
- Análisis de mercado mucho más completo y actualizado.
Ahora es momento de aprovechar y sacarle el máximo provecho a esta tecnología, junto con el machine learning, para optimizar nuestro proceso logístico y hacer nuestra labor más sencilla. En Logística Flexible queremos que conozcas las nuevas tendencias y herramientas que han evolucionado para ayudarte a dar un mejor servicio a tus clientes y así hacer crecer a tu empresa. Contáctanos para facilitarte tu labor y ser el aliado que necesita tu empresa para que su proceso logístico sea excepcional.
Con apoyo de El Economista, Master Deep Learning & ITI
0
