05 Ene DISCOVERY: Modelos avanzados de extracción de características
05/01/2024 –
El proyecto DISCOVERY avanza en su objetivo de mejorar la Automatización Inteligente de Procesos (IPA), combinando Robotic Process Automation (RPA) con técnicas de inteligencia artificial. A medida que se han ido definiendo las bases del framework y explorando nuevas formas de modelar decisiones, el siguiente paso ha sido optimizar la captura y estructuración de información en los procesos automatizados.
Para ello, se está desarrollando un módulo avanzado de extracción de características, que permite a los sistemas automatizados interpretar con mayor precisión la información que aparece en pantalla. Esta tecnología facilita que los robots de software comprendan mejor el contexto en el que operan, reduciendo errores y optimizando la ejecución de tareas.
Apoyo Financiero
Este proyecto tiene el apoyo financiero de la Unión Europea a través de los fondos Next Generation EU en el marco de la convocatoria de ayudas 2021 destinadas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor (C005/21-ED).
Modelo de decisión de DISCOVERY
Los métodos tradicionales de RPA dependen de registros de eventos (UI logs) que capturan clics y acciones directas, pero no registran datos visuales esenciales que influyen en la toma de decisiones del usuario. DISCOVERY aborda esta limitación mediante un enfoque que combina:
- Procesamiento de imágenes y OCR, para capturar y estructurar información de las interfaces gráficas.
- Clasificación inteligente de elementos UI, identificando botones, formularios y otros componentes clave.
- Técnicas de eye-tracking, que detectan qué elementos han sido realmente observados por el usuario, descartando información irrelevante.
Este sistema dota a la automatización de una mayor capacidad de interpretación, mejorando la eficiencia y reduciendo errores.
Filtrado inteligente: mejorando la calidad de los datos
Para garantizar que solo se utilice información relevante, DISCOVERY introduce un sistema de filtrado en dos pasos:
- Prefiltrado: Antes de extraer la información, se descartan los elementos que no han sido observados por el usuario, reduciendo el procesamiento innecesario.
- Postfiltrado: Una vez extraída la información, se eliminan los datos que no han influido en la toma de decisiones, asegurando que solo se utilicen los más importantes.
Este sistema ha permitido reducir en un 40% la cantidad de datos procesados y mejorar en un 30% la precisión de los modelos de decisión, optimizando la ejecución de los robots software.
Aplicaciones y beneficios
Estos modelos avanzados de extracción de características abren nuevas posibilidades para la automatización en distintos sectores:
- Administración Pública: Facilita la digitalización de trámites y la interpretación automatizada de documentos.
- Sector financiero: Mejora la validación de documentos y la gestión automatizada de información.
- Empresas y entornos corporativos: Aumenta la precisión en la automatización de tareas que requieren interpretar datos visuales.
Gracias a estos avances, DISCOVERY impulsa una automatización más eficiente y adaptada a las necesidades reales de cada sector.
Conclusión
La incorporación de modelos avanzados de extracción de características en DISCOVERY supone un paso adelante en la automatización de procesos. Con esta tecnología, los sistemas automatizados no solo ejecutan tareas, sino que comprenden mejor el contexto en el que operan, lo que les permite adaptarse mejor a cada situación y reducir errores.
Con estos avances, DISCOVERY sigue consolidándose como un referente en la transformación digital, impulsando una automatización más eficiente, precisa y explicable.