Pilares Tecnológicos
Robustez mediante Entrenamiento Adversario
Mientras que competidores como Yokogawa entrenan sus modelos para operar en condiciones "normales" o con ruido aleatorio simple, SimPlant utiliza Adversarial Reinforcement Learning.
El Diferenciador: Durante el entrenamiento, un mecanismo de robustez intenta activamente desestabilizar el proceso inyectando perturbaciones de peor caso (fallas de sensores, cambios abruptos de carga).
El Resultado: Una política de control blindada matemáticamente contra la incertidumbre, capaz de recuperar la estabilidad donde un PID o una IA convencional fallarían catastróficamente.
Seguridad Determinista con Shielding
El mayor miedo en la industria es que la IA tome una decisión peligrosa. Las plataformas de datos confían en la probabilidad ("el modelo tiene 99% de confianza"). Eso no es suficiente para Oil & Gas.
El Diferenciador: Implementamos capas de Safe RL con Shielding. Un "escudo" determinista verifica cada acción propuesta por la red neuronal contra las restricciones físicas y de seguridad antes de enviarla al actuador.
El Resultado: Seguridad garantizada por diseño, no por prueba y error. Si la IA sugiere una acción insegura, el escudo la bloquea o corrige instantáneamente.
SimPlant
Explicabilidad Causal (XAI)
Los operadores no confían en lo que no entienden. Las soluciones de "Caja Negra" (Black Box) generan resistencia en planta.
El Diferenciador: Integramos XAI (Explainable AI) en el bucle de control. No solo mostramos qué variables importan, sino la cadena causal de la decisión (ej: "Aumentando flujo A para contrarrestar la caída de temperatura predicha en B").
El Resultado: Transformamos a la IA de un "operador misterioso" a un "colega transparente", facilitando la adopción humana y la auditoría regulatoria.
Validación Multi-dimensional
Nuestro criterio de éxito es tridimensional: Rentabilidad, Seguridad y Estabilidad. Si el modelo es rentable pero "nervioso", no pasa a producción.
Cómo Funciona SimPlant
Tu Fábrica de Pilotos Automáticos en 5 Pasos
Generar
Creamos simulaciones basadas en tus mejores expertos (70%), operaciones estándar (20%) y situaciones de emergencia (10%).
Entrenar
Una IA estudia estos ejemplos para imitar a tus mejores operadores, aprendiendo a tomar decisiones sin cansarse.
Validar
Sometemos a la IA a pruebas rigurosas de seguridad y rendimiento (IEC 61508) antes de dejarla operar.
Mejorar
La IA sigue practicando en un entorno seguro (simulación) para desarrollar intuición y superar al instructor original.
Exportar
Empaquetamos el 'piloto automático' certificado en formatos optimizados (ONNX, TensorRT) para tu planta.
Roadmap de Desarrollo (2026)
El desarrollo de SimPlant sigue una evolución estructurada desde la consolidación del MVP hasta el despliegue físico.
Arquitectura Multi-Proceso
- Simulación flexible para integrar nuevos procesos industriales.
- Validación técnica en Separador Trifásico.
- Documentación automática para facilitar la integración.
- Pruebas de estrés con fallas simuladas para medir resistencia.
Robustez Avanzada y Conectividad
- Entrenamiento de la IA para resistir errores y sabotajes.
- Capacidad de adaptación a cambios imprevistos en la planta.
- Conexión rápida con sistemas externos vía web (API REST).
- Preparación de la infraestructura para operar en la nube.
Seguridad Certificable y Explicabilidad
- Escudos matemáticos que bloquean acciones peligrosas.
- Panel de Transparencia: Entiende el 'por qué' de cada decisión.
- Interfaz visual moderna para los operadores.
- Conexión estándar con sistemas de planta (OPC UA).
Control Autónomo y Piloto Pre-Industrial
- Modo Sombra: La IA predice sin intervenir en la planta.
- Modo Asesor: Sugerencias inteligentes para el operador.
- Piloto Automático: Ejecución autónoma con supervisión humana.
- Instalación optimizada en hardware industrial.
Ayuda a Dar Forma al Futuro de la IA Industrial
Tu experiencia en planta es invaluable para nosotros. Comparte tus ideas y ayúdanos a construir algo revolucionario.