Datos sintéticos para entrenar modelos en sistemas de control industrial

El valiente que haya intentado entrenar un modelo en un entorno industrial real sabe que el problema no suele ser el algoritmo, el verdadero reto casi siempre está en los datos. Los procesos industriales operan de forma estable, repetitiva y muy optimizada, lo que desde el punto de vista productivo es muy deseable, pero desde el del aprendizaje automático es una limitación evidente. Los datos reflejan pocas situaciones de interés, los fallos relevantes apenas aparecen y cuando lo hacen no siempre quedan bien registrados. Reflejan la operación normal, largos periodos de estabilidad y muy pocas situaciones límite, justo lo contrario de lo que necesita un modelo que debe anticiparse, generalizar y reaccionar ante lo inesperado.

Esta es una de las grandes paradojas de la industria. Cuanto mejor funciona un proceso, menos información útil genera para entrenar modelos inteligentes. Al ser los fallos escasos, las transiciones anómalas no se provocan y las condiciones extremas se evitan por buenas razones. Además, experimentar no es una opción, nadie en su sano juicio quiere aprender a base de errores cuando hay seguridad, producción y reputación en juego. En este escenario, seguir esperando a que los datos reales contemplen los múltiples modos de fallo que se pueden presentar en nuestros sistemas es, sencillamente, poco realista.

Esperar a que los datos reales contemplen los múltiples modos de fallo que se pueden presentar en nuestros sistemas es, sencillamente, poco realista.

Es aquí donde los datos sintéticos empiezan a tener sentido, no como un sustituto de la realidad, sino como una forma de ampliarla. Nos van a permitir explorar cómo podría comportarse el proceso cuando algo cambia, falla o se sale de lo previsto. Son datos generados artificialmente, pero no arbitrarios. Bien construidos, respetan las dinámicas del proceso, sus restricciones físicas y las relaciones entre variables. La clave no está en que sean artificiales, sino en que sean coherentes. Conviene distinguir con claridad entre datos reales y datos sintéticos. Los primeros son el reflejo directo del comportamiento del proceso tal y como ocurre en planta, con todo su ruido, limitaciones y condicionantes operativos. Los segundos se generan artificialmente, pero con la intención explícita de reproducir ese comportamiento de forma coherente. La diferencia no está en la utilidad, sino en el control que se tiene sobre su generación.

Existen distintas formas de generar este tipo de dato y entender esto es importante pues las técnicas para crearlos han evolucionado de forma notable. En procesos bien caracterizados, los modelos físicos y los gemelos digitales permiten simular escenarios que rara vez se observan en operación normal. En sistemas más complejos, donde el conocimiento explícito es incompleto, los modelos aprendidos a partir de datos históricos permiten capturar patrones no lineales difíciles de describir con ecuaciones clásicas. Cada enfoque tiene sus fortalezas y sus límites, y en muchos casos la combinación de ambos resulta la opción más sensata desde un punto de vista técnico y operativo.

Desde un punto de vista práctico, el valor de los datos sintéticos aparece cuando los usamos con un objetivo claro. Sirven para entrenar modelos antes de llevarlos a planta, para exponerlos a situaciones raras, para comprobar cómo reaccionan ante condiciones que no queremos provocar en la realidad. También ayudan a reducir la dependencia de históricos largos y a acelerar el ciclo de desarrollo. No hacen magia, pero sí amplían el campo de aprendizaje de forma controlada.

Todo indica que los datos sintéticos serán una pieza clave en la próxima generación de sistemas de control industrial.

Para nuestras empresas esto tiene implicaciones profundas y ventajas competitivas tangibles. Significa poder capturar conocimiento de proceso y reutilizarlo. Significa reducir riesgos en la adopción de modelos avanzados. Significa pasar de reaccionar a los datos disponibles a diseñar activamente los datos que necesitamos. Esa capacidad, bien gestionada, se convierte en una ventaja competitiva difícil de replicar, aunque conviene mantener una mirada crítica a su generación sin ningún tipo de control. Los datos sintéticos pueden engañar si se usan sin rigor. Un modelo puede aprender muy bien un mundo que paradójicamente no existe. La validación frente a datos reales, el contraste con la experiencia de planta y la revisión constante de las hipótesis siguen siendo imprescindibles. Los datos sintéticos no eliminan la necesidad de entender el proceso, la refuerzan.

Mirando al futuro, todo indica que los datos sintéticos serán una pieza clave en la próxima generación de sistemas de control industrial. Scadas y gemelos digitales más precisos, modelos híbridos más robustos y técnicas de validación más maduras permitirán integrarlos de forma natural en el ciclo de vida de los modelos. No sustituirán a los datos reales, pero sí cambiarán la forma en la que los usamos. En industria, el verdadero valor no está en generar más datos, sino en aprender mejor sin poner el proceso en riesgo. En ese equilibrio, los datos sintéticos pueden ser mucho más que una herramienta, pueden ser la diferencia entre limitarse a observar la realidad o atreverse, por fin, a comprenderla y optimizarla.