El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es el desarrollo automático de modelos que permitan estimar el comportamiento de un proceso.
Para el desarrollo de estos modelos, se parte de algoritmos preprogramados que son configurados durante la etapa de entrenamiento, en la que se utilizan datos procedentes de la observación del proceso a modelar.
Una vez ajustados estos algoritmos, permiten generalizar el comportamiento del proceso sin necesidad de estudiarlo e implementarlo. Es esta versatilidad la que hace de esta tecnología una solución apta aplicable a multitud de campos:
- Predicción meteorológica: evitando la compleja modelización de los fenómenos atmosféricos, el aprendizaje automático es capaz de interpretar la observación de las diferentes variables meteorológicas para proporcionar, por ejemplo una estimación precisa de la producción de energía eléctica en un parque eólico.
- Defectología en industria: la combinación de técnicas avanzadas de tratamiento de imagen con técnicas de inteligencia artificial proporciona una solución apta para llevar a cabo los controles de calidad necesarios en las últimas etapas del proceso industrial.
- Tafonomía: la combinación de técnicas de modelización tridimensional con algoritmos de inteligencia artificial permite precisar la causa de los diferentes daños, resultando una herramienta útil en campos como la arqueología, criminología e incluso ecología.
