Los recientes avances de inteligencia synthetic se han centrado en gran medida en el texto, pero la IA se muestra cada vez más prometedora en otros contextos, incluida la fabricación y la industria de servicios. En estos sectores, las mejoras de IA específicas pueden mejorar la calidad del producto y la seguridad de los trabajadores, según un nuevo estudio en coautoría de un equipo interdisciplinario de expertos de la Universidad de Notre Dame.
El estudio, publicado en Fusión de informaciónexplora cómo una clase de herramientas de IA capaz de procesar múltiples tipos de entradas y razonamiento puede afectar el futuro del trabajo. Estas herramientas, que incluyen chatgpt, se conocen como modelos de lenguaje grande multimodal. Y aunque la mayoría de los estudios sobre IA y trabajo se han centrado en el trabajo de oficina, esta nueva investigación examinó la configuración del trabajo de producción, donde los beneficios de la IA pueden parecer menos evidentes.
Los investigadores de Notre Dame colaboraron con los expertos en soldadura de Indiana en el Centro de Carreras del Área Elkhart, Plymouth Excessive Faculty, Profession Academy South Bend, Plomers & Pipefitters Native Union 172 y Ivy Tech Group School para recolectar imágenes para el estudio, aprovechando las relaciones cultivadas a través del trabajo de los laboratorios de la industria de la universidad. El norte de Indiana tiene una de las mayores concentraciones de empleos de fabricación en los Estados Unidos e Trade Labs ha colaborado con más de 80 empresas en la región en más de 200 proyectos.
La investigación se centró en la soldadura en varias industrias: RV y marina, aeronáutica y agricultura. El estudio examinó cómo los modelos de lenguaje grandes evaluaron las imágenes de soldadura para determinar si las soldaduras mostradas funcionarían para diferentes productos. Los investigadores encontraron que si bien estas herramientas de IA se mostraron prometedoras para evaluar la calidad de la soldadura, realizaron un análisis significativamente mejor que se seleccionó en línea en comparación con las soldaduras reales.
“Esta discrepancia subraya la necesidad de incorporar datos de soldadura en el mundo actual al capacitar estos modelos de IA, y utilizar estrategias de destilación de conocimiento más avanzadas al interactuar con la IA”, dijo el coautor Nitesh Chawla, profesor de ciencias e ingeniería de informática de Frank M. Freimann en la Universidad de Notre Dame y el director fundador del Instituto de la Familia Lucy de la Familia Lucy para Datos y Datos. “Eso ayudará a los sistemas de IA a garantizar que las soldaduras funcionen como deberían. En última instancia, esto ayudará a mejorar la seguridad de los trabajadores, la calidad del producto y las oportunidades económicas”.
Los investigadores descubrieron que las indicaciones específicas del contexto pueden mejorar el rendimiento de los modelos de IA en algunos casos, y señalaron que el tamaño o la complejidad de los modelos no necesariamente conducían a un mejor rendimiento. En última instancia, los coautores del estudio recomendaron que los estudios futuros se centren en mejorar la capacidad de los modelos para razonar en dominios desconocidos.
“Nuestro estudio muestra que la necesidad de ajustar la IA para ser más efectiva en la fabricación y proporcionar razonamientos y respuestas más sólidos en aplicaciones industriales”, dijo Grigorii Khvatski, estudiante de doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de Notre Dame y un erudito del Instituto de la Familia Lucy.
Yong Suk Lee, profesor asociado de tecnología, economía y asuntos globales en la Escuela de Asuntos Globales de Notre Dame y Presidente de Programas para la Ética de la Tecnología en el Instituto de Ética de Notre Dame y el bien común, dijo que los hallazgos del estudio tienen implicaciones importantes para el futuro del trabajo.
“A medida que crece la adopción de IA en contextos industriales, los profesionales necesitarán equilibrar las compensaciones entre el uso de modelos complejos y costosos de propósito normal y optar por modelos ajustados que satisfagan mejor las necesidades de la industria”, dijo Lee. “La integración de la IA explicable en estos marcos de toma de decisiones será basic para garantizar que los sistemas de IA no solo sean efectivos sino también transparentes y responsables”.
El estudio recibió fondos del Programa de Futuro de Trabajo de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. Y es uno de los proyectos de investigación financiados por el gobierno federal en la Universidad de Notre Dame.
Además de Chawla, Khvatski y Lee, los coautores de estudio incluyen a Corey Angst, el profesor universitario de la familia Jack y Joan McGraw de TI, análisis y operaciones en el Mendoza School of Enterprise de la universidad; Maria Gibbs, directora senior de Notre Dame’s Trade Labs; y Robert Landers, profesor universitario de fabricación avanzada en la Facultad de Ingeniería de Notre Dame.
