Múnich, 23 sep (dpa) – El gigante industrial alemán Siemens anunció hoy la formación de una alianza con los principales fabricantes europeos de maquinaria para compartir datos y desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) específico para la industria.

La alianza de datos incluye a fabricantes como Chiron, Trumpf, Grob, Renishaw, Heller y el Laboratorio de máquinas herramienta de la Universidad RWTH de Aquisgrán, en el oeste de Alemania.

La cooperación «permite un intercambio sistemático de datos de ingeniería, fabricación y maquinaria que se utilizarán para desarrollar nuevas aplicaciones de IA generativa para entornos industriales», declaró la empresa con sede en Múnich en un comunicado.

«Junto con nuestros clientes y socios, hoy damos un paso significativo para expandir la IA industrial», declaró el director geenral de Siemens, Roland Busch.

«Veo una gran oportunidad para la economía europea y su sólida base industrial, desde la automoción, la química y la farmacéutica hasta la ingeniería mecánica, la energía, la sanidad, las infraestructuras y el transporte, entre otros», añadió.

«Al poner a disposición el excepcional patrimonio de datos de nuestras empresas para crear modelos de IA generativa, podemos alcanzar niveles de productividad totalmente nuevos, y esta alianza de datos en la industria de la construcción de maquinaria es pionera», señaló Busch.

Las empresas europeas se apresuran a desarrollar modelos de IA para mantenerse a la par de sus rivales estadounidenses y chinos.

Una diferencia importante con la IA generativa tradicional, como ChatGPT, es que la IA industrial debe ser mucho más fiable, ya que los errores podrían tener consecuencias costosas o peligrosas rápidamente. Esto requiere que la IA se entrene con datos fiables de empresas industriales.

Siemens considera la creación de programas para maquinaria un ejemplo de cómo la IA puede ayudar a acelerar el progreso, reducir las tasas de error y aliviar a los programadores de tareas básicas.

Otras áreas incluyen el mantenimiento predictivo con pronósticos específicos para cada máquina, procesos de fabricación que se adaptan a las condiciones cambiantes en tiempo real y una mayor eficiencia energética.