Jon Ortega: "Bikaintasuna saritzeak ahalegin gehigarria egitera bultzatzen du jendea"

Ekonomistak Ekonomisten Euskal Elkargoak urtero Gradu Amaierako Lan bana saritzen du Euskal Herriko Unibertsitatean (EHU) eta Mondragon Unibertsitatean (MU) egindako lanen artean. Aurten, MUko saria Jon Ortegak jaso du, Segmentación de Objetos en Nubes de Puntos Ferroviarias con Inteligencia Artificial lanagatik. Galdakaon jaioa 2004an, Data Analytics gradua ikasi zuen Mondragon Unibertsitatean, eta trenbideetako aktiboak inbentariatzeko adimen artifizialeko tresna bat garatu zuen Gradu Amaierako Lanaren barruan, We Are Clickers eta Fulcrum enpresen arteko lankidetzan. Smart Point Cloud IA izeneko proiektuak trenbide-azpiegituren milioika datu sailkatzen ditu, obren plangintza hobetzeko eta ustekabeko kostuak murrizteko. Gaur egun, Madrilen ari da lanean, Embat finantza-teknologiako start-up-ean, AA ingeniari gisa.

Zergatik aukeratu zenuen trenbide-azpiegitura zure Gradu Amaierako Laneko gai gisa, eta zer beharri erantzun nahi dio Smart Point Cloud IA proiektuak?

We Are Clickers enpresan lanean aritu nintzen, eta enpresa horrek Europako funtsen bidez finantzatutako Hazitek proiektu batean parte hartzen zuen, Fulcrum ingeniaritza zibileko enpresarekin batera. Proiektuaren helburua zen aztertzea adimen artifizialak haien arazoetako bati irtenbidea eman ote ziezaiokeen.

Fulcrumek obra ugari egiten ditu Espainiako trenbide-sarean, eta trenbide bakoitzak bere ezaugarriak ditu. Euskal Herriko trenbide bat eta Burgoskoa, esaterako, ez dira berdinak. Trenbide horien inguruko informazioa jasotzeko, sentsore bat jartzen dute trenaren gainean, eta sare osoa eskaneatzen dute. Baina jasotako datu guztiak ez dituzte sailkatuta edo inbentariatuta. Milioika datu dituzte, baina ez dakite zein diren trenbide bati, katenaria bati, goiko kable bati edo inguruko zuhaitz bati dagozkienak.

Helburua da datu horiek etiketatzea, puntu bakoitza zer den jakiteko. Horrela, trenbideko aktibo guztiak inbentariatuta eduki ditzakete, eta informazio hori modu antolatuan erabili.

Beraz, detektatu zenuen datu asko zeudela, baina ez zirela behar bezala aprobetxatzen.

Hori da. Datu asko zituzten, baina biltegiratze- eta prozesatze-arazoengatik ez zituzten behar bezala ustiatzen. Azken finean, disko gogor batean milioika datu edukitzea, horiek aprobetxatzeko modurik gabe, arazo bat da.

Trenbide-sare osoa etiketatuta eta inbentariatuta edukitzeak asko azkartzen ditu obren prozesuak, bai obra berri bat egiterako orduan, bai konponketa bat egin behar denean. Adibidez, 36. puntu kilometrikoan zer katenaria mota dagoen jakin dezakezu, hara joan beharrik gabe.

Gainera, ADIFek ere trenbide-azpiegiturak inbentariatzeko beharra jasotzen du bere plan estrategikoetan. Espainia mailan garrantzitsua da trenbide-sare osoa inbentariatuta edukitzea eta erreplika digital batean sartzea. Horrela, ordenagailu batean ikus dezakezu zer dagoen non, azpiegitura fisikora joan eta trenak gelditu beharrik gabe. Gainera, horrelako lanak orain arte gauez egiten ziren; hori arriskutsua da, eta langile ugari behar dira horretarako.

“Ordenagailu batean ikus dezakezu zer dagoen non, azpiegitura fisikora joan eta trenak gelditu beharrik gabe”

Orain arte nola egiten zen lan hori, eta zer aldatzen du tresna berriak?

Orain arte, langileak trenbideetara joaten ziren, normalean gauez, azpiegitura aztertzera. Batzuetan, bertara iristean ohartzen ziren katenariaren ezaugarriak ez zirela espero zituztenak, adibidez. Horrelako ezustekoek kostuak handitzen zituzten eta atzerapenak eragiten.

Gure metodoarekin, trenbide-sarea eskaneatu daiteke. Horretarako, LIDAR sentsore bat jartzen da trenaren gainean, eta trenak aurrera egin ahala inguruko guztia detektatzen du. Hogei edo hogeita hamar metro bakoitzeko, sentsoreak argazki moduko bat sortzen du, milioika puntuz osatua.

Datu horiek jasotakoan hasten da gure lana. Lehenengo, behar ez ditugun elementuak kentzen ditugu: zuhaitzak, etxeak, trenbide ondoko oztopoak edo animaliak, besteak beste. Ondoren, interesatzen zaizkigun elementuak identifikatzen ditugu: errailak, kableak, katenariak eta posteak.

Horretarako, elementu bakoitzaren ezaugarriak aztertzen ditugu. Errailak paraleloak dira eta zabalera eta dentsitate jakin batzuk dituzte; kableak, berriz, errailen gainetik eta haiekiko paralelo doaz. Postak elementu bertikalak dira. Ezaugarri horiek eta materialen argi-erreflexuak aztertuta, objektuak identifikatu eta sailkatzen ditugu.

Prozesua zatika egiten dugu, hogei eta berrogei metro arteko tarteetan. Datu guztiak batera prozesatzea ezinezkoa izango litzateke ohiko ordenagailu batean, milioika edo milaka milioi puntu izan ditzakegulako. Zati bakoitza prozesatu ondoren, emaitzak bateratzen ditugu, eta aktibo guztien koordenatuak jasotzen dituen fitxategia sortzen dugu. Azken emaitza BIM formatuan esportatzen da, trenbideko elementu guztiak eta haien kokapena jasota.

Zer ekarpen egiten die enpresei tresna horrek? Kostuak murriztea ahalbidetzen du?

Produktu bat garatu dugu Fulcrum enpresarentzat. Beraz, enpresa horrek ditu produktuaren eskubideak. Ez dakit etorkizunean beste enpresa batzuei saldu nahi izango dien edo barne-lanetarako soilik erabiliko duen, baina badakit Fulcrumek bere obretan erabiltzen duela.

Ez nuke esango langile kopurua murrizten duenik; gehiago da langileen funtzioak aldatzea. Gauez, arriskutsua den ingurune batera joan beharrean, langileek denbora gehiago eman dezakete obrak planifikatzen eta aztertzen.

Kostuak murrizteko aukera ematen du, baina ez soldata-gastua txikituta, plangintza hobea ahalbidetzen duelako baizik. Obra batera joan aurretik badakizu zer aurkituko duzun bertan, eta horrek ustekabeko aldaketak eta arazoak saihesten laguntzen du. Gainera, proiektu bat hartu edo ez erabakitzeko informazio gehiago ematen dizu.

Tresnak jasangarritasunarekin eta industria 4.0 kontzeptuarekin ere badu lotura. Izan ere, erremintak ahalbidetzen du material gutxiago erabiltzea, efizienteagoak izatea. Bestalde, azpiegituraren erreplika digitala edukita, simulazioak egin daitezke. Adibidez, Espainiako trenbide-sarean katenaria mota jakin bat zenbat lekutan dagoen kalkula daiteke, edo hura aldatzeak zer ondorio izango lituzkeen aztertu.

Etorkizunean, informazio horrek istripuak edo bestelako arazoak aurreikusten lagun dezake. Hori hurrengo proiektu baterako aukera da, baina lehenengo pausoa azpiegitura inbentariatuta edukitzea da. Enpresentzat, gainera, abantaila lehiakorra izan daiteke.

“Kostuak murrizteko aukera ematen du, baina ez soldata-gastua txikituta, plangintza hobea ahalbidetzen duelako baizik”

Smart Point Cloud IA Gradu Amaierako Lan batetik harago doa, beraz. Zein garapen izan du?

Hasieran, urtebeterako sinatu zen Hazitek proiektua, eta lehen urte horretan garatu nuen nik Gradu Amaierako Lana, prototipo batekin. Ondoren, proiektua berritu egin zen, eta We Are Clickers eta Fulcrum enpresek elkarlanean jarraitu dute Europako proiektu horren barruan.

Bigarren edo hirugarren urtean ari dira jada, eta hurrengo faseetan trenbide-sareko beste tarte batzuk aztertzen ari dira, Espainiako hainbat lekutako datuekin. Helburua da eredua fintzea, akats gutxiago egin ditzan, eta datuak modu eraginkorragoan prozesatzea eta biltegiratzea.

Beraz, proiektuak aurrera egin du, eta Fulcrum tresna erabiltzen ari da. Hori seinale ona da. Ez dakit enpresaren etorkizuneko asmoak zeintzuk diren, ezta beste enpresa batzuei komertzializatzeko erabakirik hartuko duen ere, baina hasierako prototipoa baino haratago joan da.

Zertan ari zara orain, eta zer erronka dituzu etorkizunera begira?

Orain Madrilen nago, Embat start-up-ean lanean, finantza-teknologiaren sektorean eta adimen artifizialeko ingeniari gisa. Enpresa handien datu-bolumenekin lan egiten dugu; Cabify, esaterako, gure bezeroetako bat da. Enpresei diruzaintza kudeatzen laguntzen diegu, transakzio eta fakturen datuak aztertuta.

Datu horien tratamenduaren eta adimen artifizialaren bidez, enpresei gomendioak eman diezazkiekegu dirua banku-produktu desberdinetan nola mugitu erabakitzeko, errentagarritasun handiagoa lortzeko edo arriskuak murrizteko. Ordainketak noiz jasoko dituzten aurreikusteko eta analisiak egiteko aukera ere ematen diegu.

Start-up-a azkar hazten ari da: maiatzean 30 milioi euroko finantzaketa lortu zuen. Niretzat, ikasteko eta aurrera egiteko aukera handia da.

Etorkizunari begira, uste dut adimen artifizialak sektore asko aldatuko dituela, eta gure rolak ere aldatuko dituela. Programatzaile izatetik adimen artifizialeko agenteak kudeatzera pasatzen ari gara. Prozesua gidatu behar dugu, baina askoz azkarrago egin dezakegu lan.

Horregatik, gero eta garrantzitsuagoa izango da iritzi kritikoa izatea, negozioa ezagutzea eta proiektu bat aurrera ateratzeko zer egin behar den ulertzea. Zaila egiten zait hemendik urte batzuetara non egongo naizen aurreikustea, baina argi daukat gaitasun horiek gero eta garrantzitsuagoak izango direla.

 “Programatzaile izatetik adimen artifizialeko agenteak kudeatzera pasatzen ari gara”
 

Zer suposatu du zuretzat sari hau jasotzeak?

Lan on batengatik jasotako errekonozimendua da, eta unibertsitateko Gradu Amaierako Lan onena izatea pozgarria da niretzat, baita Fulcrum eta We Are Clickers enpresentzat ere. We Are Clickers oso enpresa ona da. Gazte asko daude bertan, eta produktu erakargarriak garatzen dituzte. Praktikak egitera joaten diren gazteek benetako proiektuetan lan egiteko aukera dute, eta horrek enpresaren hazkundeari ere lagun diezaioke.

Ekonomistak-eko kideei ere eskerrak eman nahi nizkieke, nirekin oso ondo portatu direlako, baita saria bera antolatzeagatik ere. Bikaintasuna saritzea oso garrantzitsua dela uste dut: ahalegin gehigarria egitera bultzatzen du jendea, egindako lana aitortzeko aukera dagoela jakinda. Hori oso positiboa da gure lurraldearentzat eta gazteentzat. Aurrerapausoak emateko, askotan haratago joan behar da, eta horrelako sariek zentzu horretan laguntzen dute.