IA en el mundo de la mecánica: Delta

Sergio Sancho Azcoitia  10 abril, 2019

Escrito por Sergio Sancho.

No es la primera vez que os hablamos de sistemas expertos en este blog. Hoy os presentamos DELTA, un interesante sistema experto que se utilizó durante varios años para la reparación de locomotoras diésel. DELTA (Diesel Electric Locomotive Troubleshooting Aid), o también conocido como Cast-1 es un sistema experto desarrollado en 1981 para ayudar a los ingenieros electromecánicos de General Electric en el diagnóstico y reparación de averías en las locomotoras diésel-electricas. El asistente no sólo era capaz de dar consejos expertos, sino que también mostraba vídeos con las instrucciones necesarias para la sustitución de las piezas dañadas. Su interfaz es sencilla y bastante intuitiva. Está escrito en LISP y por lo tanto puede adaptarse a cualquier microprocesador, es un Sistema Experto basado en reglas, como otros de los que ya hemos hablado anteriormente.


Hace años, cuando había alguna avería en las locomotoras de GE, el método habitual para solucionarlo era enviar un experto al lugar del incidente,  teniendo muchas veces que realizar un viaje en avión o, si era posible, se transportar la locomotora hasta un centro de mantenimiento. En cualquiera de los dos casos era una gran tarea y se requerían conocimientos avanzados en electromecánica. Por eso mismo se decidió apostar por la inteligencia artificial y desarrollar un sistema experto que recogiese el conocimiento de los mejores ingenieros de General Electric, como David Smith (ingeniero  con más de 40 años de experiencia en la reparación de locomotoras) y así ponerlo al alcance de diversos mecánicos y centros de mantenimiento. Fue, sin duda, una interesante apuesta por aumentar la eficiencia de su servicio de reparaciones.

Su desarrollo se llevó a cabo en varias fases. En cada fase se iban añadiendo reglas con las que se aumentaba su eficiencia. En sus orígenes delta contaba con tan solo 45 reglas con las que se pretendía demostrar la viabilidad del proyecto, en 1982 se aumentó el número de reglas hasta 350  pero todavía no alcanzaba el nivel  de eficacia deseado, en 1983 fue posible elaborar un prototipo el cual contaba ya con 530 reglas y era capaz de detectar y dar instrucciones para solucionar alrededor del 50% de los problemas. No fue hasta 1984 cuando se elaboró el prototipo llevado a producción, que contaba con alrededor de 1200 reglas y cubría el 80% de los problemas y averías.

Este SE utiliza una estructura de inferencia mixta, que funciona en ambos sentidos, lo que permite identificar fallos y realizar algunas preguntas al experto con las que localizar e identificar que componentes del vehículo han podido resultar dañados y , en base a eso, reproducir un vídeo en el que se muestra como sustituir o reparar dicho elemento. Delta tiene un menú en el que se muestran las posibles zonas en las que ha sucedido el fallo- El usuario debe seleccionar una de ellas. A continuación, el sistema genera una serie de preguntas con las que solucionarlo. Por ejemplo: ¿Cuál es la temperatura del motor? O ¿Cuál es el nivel de refrigerante? Si la temperatura del motor es muy elevada y el nivel de refrigerante es bajo existe un problema en el sistema de refrigeración del motor.

Su funcionamiento es bastante similar al de un lector OBD. Los lectores OBD son una herramienta utilizada por los mecánicos en los talleres de automóviles. En este caso se conecta un dispositivo, o en su defecto un ordenador con el software necesario a la centralita del vehículo, donde el programa es capaz de realizar una lectura de los posibles códigos de error que hayan podido quedar registrados en la ECU (Engine Control Unit) y nos alerta de que partes del vehículo pueden estar dañadas, solo que en este caso no se muestra ningún vídeo explicativo sobre cómo arreglarlo ni se dan instrucciones concretas o consejos para la reparación. DELTA fue un pionero en la detección y el diagnostico de fallos en un motor, una herramienta que ayudó a General Electric a hacer que sus reparaciones fuesen más eficientes ahorrando mucho tiempo y dinero a la compañía y demostró lo útil y viable que puede ser el uso de la Inteligencia Artificial en el mundo de la mecánica.

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