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La Inteligencia Artificial (IA) nos ofrece posibilidades tan infinitas como sus aplicaciones y campos.  La visión artificial o Computer Vision, la cual consiste principalmente en programar nuestras computadoras para leer su entorno visual, es una de las aplicaciones más beneficiosas para varias industrias -como la seguridad y la producción de servicios- e incluso para nuestra vida diaria.  

Sus características, sin embargo, son complejas y merece la pena conocerlas a profundidad. El siguiente artículo te contará un poco más sobre los “ojos” de la inteligencia artificial. 

Tabla de contenidos 


¿Qué es la visión artificial?

La visión artificial es la rama de la Inteligencia Artificial encargada de los sistemas digitales que detectan y procesan información visual, es decir, todo tipo de datos aprendidos de imágenes digitales, vídeos y otros elementos. 

Así como la inteligencia artificial busca replicar, en cierto modo, el cerebro humano, el Computer Vision toma como ejemplo la complejidad de la visión humana y la forma en que funciona. Así, algoritmos de última generación enseñan a los ordenadores a identificar imágenes y analizarlas en cada píxel para que puedan interpretarlas y realizar acciones o proponer recomendaciones en base a lo que ven. 

Mientras que la visión humana se basa en los nervios ópticos y las retinas, la visión artificial opera a través de cámaras, bases de datos y, como se mencionó anteriormente, algoritmos avanzados. Gracias a los avances recientes en las redes neuronales y el aprendizaje profundo, el Computer Vision ha superado las capacidades visuales de las personas. En un tiempo récord, sus dispositivos reciben información visual de bases de datos, aprenden a reconocer diferentes categorías de objetos y analizan miles de productos o actividades reales, detectando detalles imperceptibles para el ojo humano. 

 En la actualidad, usamos la visión artificial para: 

Clasificación de objetos: dispositivos que categorizan objetos particulares entre miles de opciones de una foto o video. 

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Identificación de objetos: mediante sistemas que detectan un objeto determinado a partir de un banco de imágenes. 

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Seguimiento de objetos: basado en una programación que se guía por ciertos criterios de búsqueda para encontrar objetos y luego rastrear sus movimientos. 

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¿Cómo funciona la visión artificial?

Sus sistemas funcionan basándose en los procesos de nuestro cerebro para visualizar lo que les rodea: basándose en patrones para descifrar objetos específicos. 

En términos técnicos, una computadora interpreta los píxeles dentro de una imagen representada con números. Cuando mande esta imagen al software, verá estos números y un algoritmo de Computer Vision los procesará según sea necesario. 

En la práctica, lo que sucede es que una computadora recibe una base de datos de imágenes de un artículo o tema en particular. Luego, identifica patrones en esas imágenes, etiqueta lo que ve y forma un modelo del elemento o tema en cuestión. A partir de lo catalogado, podrá identificar con precisión si las siguientes imágenes o videos que reciba pertenecen a esa categoría. 

Podemos comparar las actividades de Computer Vision con la forma en que las personas arman un rompecabezas. Identificamos las piezas que componen la imagen, sus bordes y posibles combinaciones de la misma manera que las redes neuronales de visión artificial estudian y ensamblan los píxeles que componen una imagen.

Una de las mayores fortalezas de la visión artificial en la actualidad es el Machine Learning (ML). Esta rama de la inteligencia artificial tiene una capacidad acelerada para reconocer patrones, corregir errores y entregar resultados en procesos complejos y altamente acelerados con miles y miles de datos. Puede alimentar a una computadora con suficientes datos sobre el contexto de una imagen en particular. Eventualmente, los algoritmos permitirán que la máquina observe los datos de forma independiente y aprenda a distinguir una imagen de otra. 

Gracias a los avances en este campo, hoy en día, los sistemas de inteligencia artificial implementan Computer Vision en: 

  • Detección de patrones: para reconocer colores, siluetas y formas repetidas en imágenes. 
  • Clasificación de imágenes: para categorizar las imágenes según lo programado. 
  • Segmentación de imágenes: para examinar las diferentes piezas y componentes de una imagen. 
  • Detección de características en común: para detectar patrones similares en imágenes y agruparlos. 
  • Reconocimiento facial: para identificar rostros humanos, así como individuos específicos.

 

La evolución del Computer Vision

Los primeros pasos de la visión artificial se remontan a la década de 1950 cuando se utilizaba principalmente para interpretar un texto a mano y con máquinas de escribir.  

La diferencia significativa entre Computer Vision de hoy y el pasado es que requería demasiadas manos humanas y codificación para funcionar. Antes de la llegada del Machine Learning y el Deep Learning, varias personas tenían que realizar las tareas más básicas para que una computadora tenga la oportunidad de identificar imágenes.  

Por ejemplo, una tarea de reconocimiento facial requiere los siguientes pasos: 

1.    Captura imágenes individuales de todos los sujetos a rastrear en un formato accesible y guárdalas manualmente en bases de datos. 

2.    Ingresa información esencial para cada imagen para definir las características únicas de cada sujeto a identificar, como la distancia entre los labios y la nariz, el tamaño de la nariz o la distancia entre los ojos.

3.    Para fines de comparación, captura nuevas imágenes de videos o fotografías.

4.  Repite el proceso de medición e ingreso de información crítica en las nuevas capturas; manualmente, por supuesto. 

Tras este trabajo de varios días, un ordenador podía comparar las distintas imágenes disponibles, no sin un margen de error considerable. 

Ahora, con la llegada del Machine Learning, los desarrolladores solo tienen que programar aplicaciones para identificar patrones específicos en imágenes cargadas automáticamente. Después de eso, utilizan algoritmos de aprendizaje estadístico que clasifican esos patrones y detectan algunos aspectos. 

Por otro lado, el Deep Learning se basa en redes neuronales que reciben ejemplos categorizados de información específica. De esta forma, pueden extraer patrones comunes entre los datos proporcionados y convertirlos en ecuaciones que, en el futuro, permitirán comparaciones precisas. 

Hoy en día, el Deep Learning facilita un reconocimiento facial mucho más preciso al tomar un algoritmo previamente entrenado y darle muestras de rostros de personas para que pueda identificarlo. Además, estas redes se vuelven gradualmente capaces de detectar rostros por sí mismas, gracias a los múltiples ejemplos proporcionados. 

Si quieres saber más sobre cómo funciona esta tecnología, lee aquí nuestro artículo: Todo lo que necesitas saber sobre Deep Learning: la tecnología que imita el cerebro humano. 

 

Aplicaciones de la visión artificial 

Ahora que conocemos el funcionamiento básico de esta poderosa tecnología, exploremos cómo se aplica Computer Vision en muchas áreas del mundo actual:

Reconocimiento facial 

Como ya hemos visto, el reconocimiento facial es quizás el uso más conocido de esta rama, con algoritmos que detectan aspectos faciales en imágenes y los comparan con bases de datos que contienen perfiles de individuos.

El reconocimiento facial cubre, por supuesto, la detección de sujetos sospechosos y actividad delictiva. Aun así, también lo utilizan las empresas de redes sociales como Facebook para reconocer a las personas en fotografías y etiquetarlas. También es una de las favoritas de las aplicaciones bancarias que solicitan a sus usuarios autenticación biométrica antes de acceder a ellas.

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Realidad aumentada

Las aplicaciones de realidad aumentada se basan en Computer Vision para detectar objetos físicos en tiempo real y complementarlos o reemplazarlos con elementos virtuales dentro de nuestro entorno físico.

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Vehículos autónomos

La visión artificial permite que los coches autónomos puedan ver su entorno a través de cámaras que graban imágenes y vídeos desde diferentes ángulos. Luego se envían a un software especializado que procesa aún más estas imágenes para ubicar cualquier cosa a tener en cuenta, desde señales de tráfico y peatones hasta otros automóviles. 

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Salud

Los datos visuales son clave en los diagnósticos médicos -rayos X y mamografías, por citar algunos- y, por ello, es más necesario que nunca automatizarlos a través de Computer Vision. La segmentación de imágenes, en particular, facilita el análisis detallado de órganos y es de gran ayuda para capturar tejidos que contienen metástasis de cáncer.

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Agricultura 

Cada vez más empresas agrícolas utilizan la visión artificial  para resolver desafíos como las deficiencias de nutrientes o la presencia de plagas. Las herramientas son imágenes procesadas a través de drones, satélites o aviones. 

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Gestión de contenido 

Muchas galerías de fotos instaladas en los teléfonos móviles nos ayudan a estructurar nuestro contenido virtual accediendo a nuestras colecciones de fotos y agregando etiquetas automáticas. De esta manera, buscar contenido específico o tener colecciones bien organizadas será mucho más fácil. 

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El futuro del computer vision y la IA 

La unión entre visión artificial e Inteligencia Artificial es prometedora y mejora significativamente el rendimiento, la capacidad analítica y la precisión de esta última dentro de los múltiples sectores en los que opera.

La principal razón para integrar Computer Vision en los mecanismos de IA es crear modelos capaces de visualizar situaciones desde todos los ángulos y, sobre todo, sin intervención humana.

En el futuro, estamos seguros que seremos testigos de avances significativos en campos como la robótica. En este caso, los "ojos" de la Inteligencia Artificial hacen posible que los robots aprendan sobre su entorno y coordinen este conocimiento profundo con sus tareas diarias.

Un ejemplo de esto es que los robots utilizados en las industrias de retail y logística ahora pueden manejar inventarios extensos y reconocer cada artículo en ellos, gracias a una capacitación exhaustiva en visión artificial.

Ya se está produciendo otro desarrollo emocionante en el mundo de la seguridad y la videovigilancia. Los sistemas de videovigilancia y sus cámaras ofrecen ahora una percepción mucho más nítida del entorno y de lo que sucede en él. Al mismo tiempo, la visión artificial ayuda a las cámaras a reconocer los diferentes objetos presentes y, en consecuencia, vigilar a los civiles y diferenciarlos de individuos sospechosos, monitorear cambios en los semáforos, controlar el acceso a áreas restringidas y mucho más.

Por último, pero no menos importante, tenemos valiosas adiciones a los drones, dispositivos que pueden reconocer diferentes objetos y proporcionar información sobre ellos sin siquiera estar cerca de los mismos. Sus vistas aéreas nos informan sobre lo que sucede en estacionamientos, campos agrícolas y áreas concurridas.

Estas son solo muestras de lo que puede ofrecernos una tecnología imparable como la Inteligencia Artificial combinada con una de sus herramientas más potentes actualmente, la visión artificial.

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