¿Qué factores considera que han sido clave para que AgnosPCB se posicione como un referente en soluciones tecnológicas dentro del sector electrónico?
La experiencia adquirida con los distintos componentes ha sido fundamental. Además, logramos contar con ciertos clientes importantes que ya habían establecido estándares elevados, y que nos allanaron el camino.
Por encima de todo, el verdadero valor ha sido el personal de AgnosPCB. Su dedicación y capacidades nos han permitido alcanzar objetivos que en un principio parecían prácticamente imposibles. Todo nuestro equipo es canario y fue quien desarrolló las herramientas que, aunque inicialmente se lanzaron en versión beta, demostraron un gran alcance y eficacia. La experiencia acumulada nos permitió identificar qué soluciones serían realmente útiles y cuáles no.
El sistema identifica defectos complejos como daños superficiales o pines doblados. ¿Qué tipo de entrenamiento o dataset fue necesario para alcanzar este nivel de precisión?
El impacto va mucho más allá de los daños físicos. El enfoque del sistema consiste en que un experto le muestra al sistema de inspección una placa correctamente ensamblada como referencia. Luego, se le presentan múltiples placas electrónicas y debe identificar cualquier anomalía en comparación con la referencia previamente memorizada. El sistema detecta si los componentes están colocados incorrectamente, girados, si la soldadura es insuficiente o si algún componente presenta daños, ya sea por sobrecalentamiento u otras causas.
En otras palabras, el transgresor del sistema representa una innovación
sin precedentes en el mercado.
Dado que la IA aprende a partir de miles de imágenes de PCBs, ¿cómo gestionan los derechos sobre esos datos y aseguran que el modelo no retenga información sensible de los diseños de los clientes?
Contamos con dos productos: uno online y otro offline. Nuestro primer cliente fue Apple, que requería procesar toda la información localmente por motivos de seguridad, lo que nos llevó a diseñar un sistema capaz de operar dentro de sus instalaciones.
En cuanto al entrenamiento de nuestras IA, nos encargamos de la manufactura. Operamos en San Diego, California, donde fabricamos placas electrónicas, con y sin errores, para garantizar la disponibilidad de componentes.
El producto online permite a los clientes autorizar el acceso a sus imágenes, lo que hace que el sistema sea más económico. Solo utilizamos la información que nos autorizan, empleándola de manera controlada para mejorar nuestros modelos neuronales.
¿Cómo evalúan la tasa de falsos positivos o negativos en comparación con los sistemas AOI tradicionales y qué impacto ha tenido esto en la productividad de las líneas de inspección?
Nuestro sistema es extremadamente rápido, superando con creces a los sistemas convencionales. La programación inicial del sistema y su puesta en marcha requieren aproximadamente una hora y media. Una vez cargados los archivos de diseño y configuradas las especificaciones, el sistema está listo para trabajar en tan solo unos 10 segundos.
Esto lo convierte en una herramienta altamente eficiente. Además, nuestras máquinas son considerablemente más compactas que las convencionales. Mientras que las máquinas AOI tradicionales tienen el tamaño de un automóvil y son muy costosas, nuestras unidades son transportables, flexibles y adaptables. Incluso pueden aprender a identificar errores que no se limitan exclusivamente al ámbito electrónico. Por ejemplo, si los cables se conectan en un orden incorrecto, el sistema puede detectarlo y alertar al usuario.
“La experiencia
acumulada nos
permitió identificar
qué soluciones
serían realmente
útiles y cuáles no”
El comportamiento del sistema se asemeja al de un operador humano, lo que aumenta su eficiencia, adaptabilidad y flexibilidad. En términos de impacto para el cliente, estudios internos y reportes de algunos clientes, como Tectónica, indican que han logrado reducir hasta un 60% el tiempo de inspección y disminuir en un 50% la incidencia de placas dañadas, gracias a la capacidad del sistema para identificar de manera inmediata cualquier defecto.
¿Cuál ha sido el avance más significativo que han logrado en la última versión de su arquitectura de red neuronal?
Nuestro sistema se vuelve cada vez más capaz y avanzado. Inicialmente era una sola unidad operativa, pero actualmente contamos con varias unidades trabajando en paralelo. Llegó un momento en que fue necesario especializar cada una de ellas para optimizar su rendimiento.
Este enfoque nos ha permitido incrementar significativamente la velocidad de procesamiento y mejorar la precisión del sistema. Desde una perspectiva ética y empresarial, este desarrollo refleja nuestro compromiso con la eficiencia, la especialización y la mejora continua de nuestros procesos.
Desde un punto de vista ético y empresarial, ¿qué responsabilidad asume AgnosPCB en garantizar que la inteligencia artificial se use de forma transparente, segura y responsable?
Nuestras inteligencias artificiales no son generativas y se enfocan en interpretar información, como videos o imágenes de técnicos realizando tareas específicas. Su impacto social es limitado, automatizandotareas técnicas de manera similar a una calculadora, y creemos estar en una etapa “inocente” de la IA, en contraste con otros usos más controvertidos.
En el ámbito empresarial, muchas aplicaciones discretas de IA, como las guías automáticas en móviles de Apple o Samsung, mejoran imágenes de manera transparente para el usuario. Desde un punto de vista ético, nuestra IA actúa como una ayuda que facilita el trabajo y mejora la eficiencia sin reemplazar al profesional.
Finalmente, ¿qué próximos pasos están dando para mantener a AgnosPCB como referente en innovación dentro del sector electrónico global?
Estamos desarrollando proyectos de guías aplicables fuera de la electrónica, en áreas como inspección industrial y aplicaciones médicas, en colaboración con grandes empresas.
Estos sistemas son compactos, permiten inspecciones en ultravioleta y nos han permitido planificar casi toda nuestra agenda para 2026. Contamos con la opción de establecer operaciones en otros países; por ejemplo, en Reino Unido existen facilidades para emprendedores que no se encuentran en España, donde los trámites y costos son más complejos.
En cuanto a la logística desde Canarias, la mayoría de nuestros clientes son internacionales y los envíos implican pasos aduaneros que encarecen y retrasan la distribución. Mejorar esta operación podría reducir costes y, a la vez, fortalecer la economía local.
