Era el día del gran evento AWS DeepRacer de Amazon Web Services (AWS), en el que los participantes experimentan y hacen descubrimientos sobre el aprendizaje automático (machine learning, ML). ¿Y de qué estamos hablando exactamente? En resumen, de una competición con la misión de utilizar el aprendizaje automático para enseñar a un coche en miniatura a navegar por una pista física lo más rápido posible.
Más de 100 compañeros de diferentes equipos estaban impacientes por participar, construyendo y entrenando modelos de coches de carreras. Al principio de forma virtual y luego probándolos en un circuito real en nuestras instalaciones de Hyvinkää, sin necesidad de tener experiencia previa en tecnología o codificación.
Lo que inicialmente comenzó como una iniciativa de base para el aprendizaje automático, se convirtió en un divertido acto al que se sumaron participantes de diversas unidades, fomentando la colaboración y la creación de competencias digitales en un entorno atractivo.
Algunos de los equipos incluso habían estado preparándose para la carrera durante el fin de semana, no porque tuvieran que hacerlo o debido a una fecha límite, sino porque era realmente divertido e interesante. Este es solo un ejemplo de cómo impulsamos la transformación del sector con la ayuda de las innovaciones digitales.
En el mundo virtual, todo es perfecto, pero ¿cómo se compara con la realidad?
Todo empezó con Petri Rosenström, Arquitecto Líder de KONE para la Plataforma en la Nube. "He organizado muchos eventos en los que la gente ha podido aprender y mejorar sus habilidades tecnológicas. Cuando me enteré del primer evento DeepRacer en Finlandia, quise llevarlo a KONE lo antes posible", dice Petri. "La idea de fondo -experimentar el aprendizaje automático de una forma divertida y colaborativa- cobró vida gracias a nuestro socio estratégico AWS, ofreciendo múltiples tutoriales, cursos y eventos en torno a las tecnologías en la nube y la inteligencia artificial (IA)", concluye.
El tipo de aprendizaje automático explorado específicamente en el evento DeepRacer se denomina «aprendizaje por refuerzo». Este modelo es similar a la metodología utilizada para enseñar a perros o a cualquier otro animal, incluso a los humanos. Se trata de aprender nuevos comportamientos a cambio de recompensas, es decir, aprender a realizar acciones con buenos resultados y evitar acciones con malos resultados. Una de las conclusiones del evento fue que es más fácil para los humanos que para las máquinas aplicar la teoría en la práctica.
Escuchemos a nuestros ganadores: ¿cuál fue la clave del éxito?
Conoce a nuestros campeones de carreras que alcanzaron la primera posición; Rui Heinonen y Sudarshan Koirala, ambos del equipo de Plataformas de Datos y Analítica Empresarial de KONE IT.
Rui Heinonen empezó como becario en el equipo de análisis. Luego continuó haciendo su tesis de maestría en KONE, concentrándose en la planificación dinámica del mantenimiento. Para Rui, trabajar en el campo de la tecnología no fue algo que siempre imaginó, pero durante su tercer año de estudios en la Escuela de Negocios de la Universidad de Aalto, descubrió su interés por la codificación y las matemáticas. Como científico de datos, Rui ha trabajado con análisis de precios y actualmente colabora estrechamente con desarrolladores y partes interesadas del negocio en análisis de ventas y marketing.
Sudarshan Koirala también empezó en KONE como científico de datos en prácticas, luego pasó a ser científico de datos asociado y más tarde ingeniero de aprendizaje automático. Tras interesarse por la física y las matemáticas en el instituto, Sudarshan se pasó a los negocios y después a la ingeniería de software, antes de saltar finalmente a la ciencia de datos. En la actualidad, además de ser ingeniero de aprendizaje automático y ayudar a las partes interesadas del negocio con una solución de predicción de bajas llamada Risk Ranking, Sudarshan es también el Scrum Master de uno de los equipos del Departamento de TI de Enterprise Data & Analytics. El equipo se centra en varias aplicaciones de IA, ML y analítica avanzada relacionadas con marketing, ventas y licitaciones, junto con las partes interesadas del negocio.
“Normalmente, los proyectos de datos y análisis en KONE se realizan en estrecha colaboración entre los equipos de TI y de negocio e implican una amplia gama de tareas: desde la identificación de los objetivos empresariales hasta la recopilación de datos relevantes, la limpieza y el preprocesamiento de los datos, la realización de análisis exploratorios, la utilización de modelos de formación y de servicio con técnicas estadísticas o de aprendizaje automático y, por último, la comunicación de las conclusiones a las partes interesadas para una toma de decisiones informada", explica Sudarshan. "Dependiendo de la etapa del proyecto, trabajamos con diferentes tecnologías, como Databricks, AWS, Visual Studio Code", dice Rui.
"Una lección clave que nos llevamos de la competición DeepRacer, además de los fundamentos del aprendizaje por refuerzo, fue no confiarnos demasiado y aprender de los errores. Eso es exactamente lo que hicimos y creo que finalmente nos ayudó a ganar la carrera: no solo entrenamos nuestros coches modelo, nuestra estrategia consistió en considerar y experimentar con diferentes cosas y utilizar un enfoque de sentido común, al tiempo que observábamos lo que hacían los demás", explica Sudarshan Koirala. "Aunque trabajamos a diario con aprendizaje automático y ciencia de datos en nuestros proyectos, no diría que teníamos ventaja en comparación con colegas de otros ámbitos". El aprendizaje por refuerzo era nuevo para los dos", prosigue.
Rui Heinonen destaca la importancia de lo que denomina "enfoque de sentido común": "En lugar de lanzarnos inmediatamente a codificar, nuestra estrategia consistió en investigar primero la dinámica de la pista y del coche de carreras. Esto implicaba estudiar el trazado de la pista, los ángulos, y determinar la velocidad y aceleración óptimas para cada sección de la pista con el fin de lograr un determinado tiempo teórico por vuelta."
"Disfrutamos de la competencia AWS DeepRacer, fue una buena manera de iniciarnos en el aprendizaje por refuerzo. También supuso una excelente oportunidad para observar cómo los modelos se comportan de manera diferente en el mundo real en comparación con el entorno virtual", comenta Rui. "Además, el evento nos dio la oportunidad de establecer contactos y conexiones con colegas más allá de nuestros típicos círculos de trabajo, todo ello en un entorno relajado", añade Sudarshan.
Aprender divirtiéndose da rienda suelta al verdadero trabajo en equipo y a la creatividad
Muchos participantes compartieron la opinión de que el evento DeepRacer estuvo lleno de gran energía, diversión y emoción.
Por ejemplo, Risto Jokinen, Senior Lead SW Developer, Drives, SW Architecture and SW Engineering, comentó lo siguiente: "Llegué a KONE a la edad de 15 años y todavía estoy aprendiendo".
Charandeep Matta, jefe de área, plataforma en la nube IoT, dijo: "¡Hay que estar allí para darse cuenta de lo que está pasando! El concurso mostró el potencial de la IA y la aleatoriedad que existe, me abrió los ojos a un mundo diferente de posibilidades".
Ve el breve vídeo a continuación para hacerte una idea de cómo fue la experiencia.
"Estoy orgulloso de decir que KONE es la segunda empresa en Finlandia que experimenta con este divertido evento de aprendizaje. ¡También estoy contento de que no sólo los expertos de KTI se unieron - tuvimos corredores de finanzas, recursos humanos y comunicaciones, también! Esto realmente demuestra que todo el mundo en KONE puede ser un embajador digital en nuestro viaje para mejorar el flujo de la vida urbana", resume Tomio Pihkala, EVP Tecnología e Innovación de KONE.
"Estamos encantados de co-innovar con los expertos de KONE y contribuir a experimentar con nuevas formas de aprendizaje. Organizar juntos el evento DeepRacer fue un gran ejemplo de cómo KONE quiere mantenerse a la vanguardia de la innovación digital", afirma Sari Uusitalo, Country Manager AWS Finlandia.
Estamos impacientes por ver adónde nos llevará nuestra alianza con Amazon Web Services (AWS) en nuestra búsqueda del aprendizaje continuo y la cocreación. ¡Acompáñanos y únete al viaje!