Explainable condition monitoring from imprecise information

Abstract

Los avances computacionales que han sucedido a lo largo de los últimos años, especialmente en la última década, han permitido el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) que han formado parte activa en el progreso de diferentes campos tales como la industria, la medicina o el arte. Ejemplos de ello pueden ser los sistemas de visión por computador que permiten a los coches autónomos modelar el entorno que les rodea, algoritmos de detección precoz del cáncer o la generación de imágenes realistas a partir de descripciones de texto. Debido a su buen rendimiento en la resolución de problemas complejos sin la necesidad de recurrir a conocimiento experto, estos avances han atraído enormemente el interés en el monitoreo de condición, que abarca problemas en los que se monitorizan las fuentes de información de un sistema para detectar cambios que provoquen fallos o deterioros. Históricamente es un concepto ligado a la industria, pero hoy en día las fuentes de información son muy diversas, por lo que la monitorización puede aplicarse a la inspección de fallos en un motor, así como también a la detección de anomalías en las constantes vitales de una persona en la UCI o en la predicción del mercado de valores.