Problemas de optimizacin resueltos por sistema inspirado eninteligencia humanaIntroduccinCualquier empresarequieredelaoptimizacindeprocesosparaobtenermayoresbenefciosparas misma, sinperjudicaraotrosparalograrlo. Paralograr esta optimizacin se utilizan diversas tcnicas en distintas tareas; porejemplo, seutilizalaprediccindeventasenuntiempodeterminadoparacalcular cunto stoc! la empresa debe tener en ese mismo instante de tiempo."i esta prediccin no se realiza correctamente se podra ocupar espacioinnecesario en productos que no se venden mientras se necesita ms cantidaddeotros, loquees graveteniendoencuentaquelareposicindestoc!generalmente toma un tiempo importante. #l problema es que actualmente enla mayora de las empresas estas optimizaciones se llevan a cabo porpersonas, las que deben tener en cuenta muc$as variables al mismo tiempo, loque lleva a que el clculo sea muy lento e ine%acto. Por lo tanto, la &orma enquelamayoradelas empresas optimizanprocesos actualmentees muyinefciente.'as causas de esta inefciencia son bsicamente que la velocidad deprocesamiento del cerebro $umano es muy baja, adems de que el ser $umanoes muy propenso a cometer errores. (odo esto se debe a que este )ltimo noest dise*ado especfcamente para $acer las tareas de optimizacin que seproponen, sino que para $acer una gama ms amplia de cosas, pero con unalto grado de error en muc$as de ellas.'a gran consecuencia de la inefciencia de las empresas en la optimizacin deprocesoseslaprdidadetiempoporpartedelaspersonasencargadasde$acer esto, elque podraserutilizadoen otrastareas, tanto para su propiobienestar+disminucindel estrs, comoparael delosquelorodean+mstiempo con su &amilia,.#n cuanto al)ltimo mencionado,tambin es posibleconseguirlo usando el tiempo ganado en buscar nuevas ideas para la mismaempresa, lo que aumenta sus ganancias y por lo tanto +por lo general, las delos otros empleados.#n esta investigacin se buscar aumentar el tiempo libre de los trabajadoresencargados de realizar optimizaciones en una empresa a travs de un sistemaque imita la inteligencia $umana, con el fn de aumentar el bienestar de ellosy-o de otras personas implicadas, las que ya &ueron mencionadasanteriormente..uc$as empresas no $acen nada para arreglar este problema y dejan que laspersonas seanlas querealicenlas optimizaciones, yaqueprobablementecreenquenoes necesario$acerlo. #sto)ltimosedebeaquenoes unproblema que sea urgente solucionarlo, pero $acerlo s trae m)ltiplesbenefcios, losqueya&uerondescritosantes. #stonosignifcaqueno$ayaempresas que s intenten solucionar el problema, pero estas soluciones no sonlo sufcientemente buenas. Por ejemplo, /010, una &amosa empresa espa*oladetiendasdemoda, implementunsistemadeoptimizacinparapredecircuntas ventas $abr y seg)n eso determinar cunto stoc! se necesita.2($roug$arigorous, controlledfelde%periment, 3eestimatet$att$isne3process$asincreasedsalesby456percent; t$iscorrespondstoestimatedprofts o& appro%imately 7844 million and 7494 million in additional revenues&or 8::;and8:::, p. >,.Comosepuedeobservar, estesistemalogramejorar laefciencia, loquesetraduceenelaumento de las ventas, pero sigue teniendo un problema? &ue creado por unapersona y no va a cambiar a menos que se lo indiquen, no se va a adaptar, loque sigue dejando espacios a errores; se soluciona el problema de la velocidaden que un ser $umano realiza las optimizaciones, pero todava queda eliminarloserroresquepuedecometer estemismoal crear el sistema. @namejor&orma de abordar el problema sera crear un sistema que se vaya adaptandopoco a poco, sin tener que estar supervisado por una persona, lo que permitiraqueloserroressevayandescartandoconel tiempo, &ormandounsistemamuc$o ms efciente, y que a la vez se vuelve ms efciente con el correr deltiempo. 0 travs de esta investigacin se e%plicar mejor cmo es posible crearun sistema de este estilo y por qu es mejor que lo que ya se $a $ec$o antespara dar solucin a la &amosa inefciencia.Mquinas vs humanos'o que se quiere es encontrar la &orma ms efciente de realizar cierta tarea,como por ejemplo aspirar el piso de una pieza de &orma irregular, para lo quese debe pasar por todos los puntos en l, pero solo una vez por cada uno. Paraoptimizar este proceso se $ace uso de un computador y, debido a su lgicabinaria+&ormaenque&uncionauncomputador, el quepuedetomar solovalores verdaderos o &alsos sin nada intermedio,, es necesario $acerlo de unade las siguientes maneras? la primera que se nos ocurrir ser recorrer la piezade todas las &ormas posibles y luego encontrar la que pas por menos puntosrepetidos; luegonosdaremoscuentadeque$ayalgunospatronesquenosindican que un recorrido no es elms apropiado antes de terminarlo, con locual podemos descartarlo antes y a$orrar tiempo de procesamiento. #simportantenotar loscasosenquenosre&erimosanosindicanopodemosdescartarlo, ya que con estos podemos observar todos los trabajos querealizamos nosotros y no el computador. 0dems de esto, debemos considerarque tenemos que crear una especie de tablero con las coordenadas de la piezaen que no $ay objetos y por lo tanto $ay que aspirar, para que el computadorsea capaz de entenderlo; y en el caso de que pudiramos desarrollar una &orma+nuevamente, ms trabajo para nosotros, de que este )ltimo trans&orme unaimagen de una pieza a un tablero con coordenadas, el proceso sera ms lentoque lo que tarda un $umano en captar los puntos que deben ser aspirados,adems de que $abra que entregar la imagen alcomputador de una &ormamuy precisa para que pueda trans&ormarla, como afrma (om "imonite +8:>4,del .A(? 2'osordenadoressonincreblementeinefcientesenmuc$astareasqueresultansencillasinclusoalasmentesmssimples, comoporejemploreconocer imgenes y moverse por espacios desconocidos= +"imonite 8:>4, p.>,. #spero que se note en grandes rasgos cmo &unciona la lgica binaria de uncomputador, ygracias aestalacantidaddetrabajoquedebe$acer unapersona para aumentar la efciencia de una tarea. @ns aolucin a esto son los c$ips neuromrfcos. #stos &uncionan de &ormadistintaa los computadores,yaque tratan deimitar alcerebro$umanopormedio de sinapsis entre neuronas artifciales, lo que permite crear una especiede aprendizaje parecido alque $ay en este cerebro. 'a importancia de todoestoes que permitela modifcacin gradual dealgoritmos guiados$acia unobjetivo; por ejemplo, si un ni*o est aprendiendo a caminar, cada vez que lointentadescubreuna&ormadeestar mscercadesuobjetivo, conloquemodifca un poco el algoritmo que usa para intentar lograrlo, y poco a poco seva modifcando $asta lograrlo por completo. Con la implementacin deaprendizaje en c$ips las personas no tendrn que buscar la &orma msefciente de resolver el problema, sino que indicar el objetivo y algunosparmetros iniciales para luego dejar al sistema desarrollarse y que encuentrela solucin ms cercana al objetivo por s mismo. Btro uso muy &recuente dec$ips neuromrfcos es el procesamiento visual y auditivo, el que son capacesde $acer muc$o ms efcientemente que un computador digital +o binario,, yaque utilizan mtodos ms parecidos a los del cerebro $umano, y este )ltimo 5como ejemplifqu antes 5 lo logra rpidamente. 0$ora traslademos los c$ips neuromrfcos a un rea ms prctica, veamoscmo pueden ser aprovec$ados en la optimizacin de procesos en empresas.(omemos como ejemplo la prediccin de ventas para determinar stoc!? se creaunsistemaenlneaenel quelosdatosqueseconsiderenrelevantespararesolver el problema sean entregados al c$ip, que ser lo )nico que tendr queser realizado por $umanos, ya que el c$ip no es capaz de obtener los datos porsu cuenta; luego se deja al c$ip aprender y evolucionar libremente, con lo queirencontrandorelaciones entrelos datos ylas ventas por mediodeunproceso decreacindereglas azarosamente y eliminacin de las menosutilizadas +tal como el in&ante del ejemplo eliminaba las &ormas en que no tieneque caminar,; con el tiempo podr predecir cada vez con mayor e%actitud loque ocurrir en un tiempo &uturo determinado, lo que permitir tener un stoc!que sea cada vez ms efciente.(eniendoencuentaqueloque&altaparatrasladar estatecnologaalasdistintasreasenquepuedeser)til sedebeadaptarunavezel algoritmoprincipal para cada rea, el benefcio total en cuanto a efciencia es claramentepositivo, yaqueconuncostodeoportunidaddetiempofnitoselograunavance que servir $asta que ya no e%ista dic$a rea +algo muy improbablequepase,, yconcadaadaptacinseentendermejor el sistema, loquedisminuir eltiempo de creacin delresto de las adaptaciones.Como ya senombr al principio de esta investigacin, los benefcios de la optimizacin deprocesos son muy relevantes, tanto para los encargados de realizarlos comopara la gente que lo rodea, por lo que la implementacin de c$ipsneuromrfcos en la optimizacin de procesos dentro de una empresa+considerando que es una inversin corta para un tiempo muy largo,aumentar considerablementelaefciencia de ello y $ar muy bien a lasociedad.Por lotanto, losseres$umanospresentanmuc$osproblemasal realizaralgunas tareas,especfcamente la optimizacin de procesos en empresas, yestos problemas son generados porque el cerebro $umano no est $ec$o pararealizar tareas tan especfcas sino una gran variedad de ellas, lo que provocaque las tareas sean realizadas muy lenta e inefcientemente. (odo esto deja verunagrannecesidad? 'acreacindeunsistemamsefcienteyquegastemenos tiempo $umano, para que este pueda ser utilizado en otras cosas. @nsistemaquecumpleconestosonlosc$ipsneuromrfcos, losquepuedenaprender como los seres $umanos y son muc$o ms rpidos que ellos en elreadeoptimizacin. #stopuedeser utilizadomuy&avorablementeenlasempresas, dejando que las personas ocupen su tiempo en otras cosas, lo quelleva a un cada vez ms rpido desarrollo.Referencias bibliogrfcasC "A.BDA(#, (om, 8:>4. 'os c$ips neuromrfcos tendrn una inteligenciaaliengena. #n MIT Technology Review, Estados @nidos, 8:>4. Eisponibleen? $ttp?--333.tec$nologyrevie3.es-readFarticle.asp%GidH666>: C C01B, Ielipe, J0''A#D, Krmie, EL0/, .iguel, J01CL0, Kavier,CB11#AEB10, Kos .anuel, .BD(#", .arcos, 10.B", Kos 0ntonio,CB11#0, Kuan, 8:>:./ara @ses Bperations 1esearc$ to 1eengineer AtsJlobal Eistribution Process.InterfacesMen lneaN. Ool. P', no. >Mconsultado 8Q octubre 8:>6N. Eisponible en?$ttp?--pubsonline.in&orms.org-doi-abs->:.>8:R:.:6;8