¿En los últimos meses has empleado una app o dispositivo móvil que tenga reconocimiento facial? ¿O qué me dices de la función de algunas redes sociales de reconocer el rostro de tus amigos en una foto? ¿Sabías que la robótica ha avanzado tanto que actualmente se puede realizar bin picking de piezas desordenadas? ¿No habías pensado en este hecho? Se conoce como sistema de visión artificial y guarda una estrecha relación con la inteligencia artificial (IA).
En ese sentido, permite que tengamos aparatos tecnológicos mucho más inteligentes, capaces de reconocer patrones. La visión artificial, principalmente en IA, está ganando popularidad. De allí que nuestra vida diaria esté teniendo pequeños pero constantes impactos a través del efecto innovador para adquirir, procesar y analizar imágenes. Pero ¿en qué consiste el sistema de visión artificial?, ¿cuáles son sus ventajas y desventajas?, ¿de qué manera se puede aplicar? ¡Entérate aquí!
Tabla de contenidos
¿Qué es la visión artificial?
La visión artificial en inteligencia artificial se define como una tecnología que permite a las máquinas procesar, ver e identificar información. De esta forma, tiene la capacidad de capturar y procesar datos de imágenes mediante la utilización de un complejo sistema de hardware y software. El nombre de visión artificial proviene del inglés computer visión y a menudo es denominado como visión técnica.
La visión artificial, además, hace uso de diferentes campos, por ejemplo, el de reconocimiento de patrones, aprendizaje estadístico, deep learning, geometría de proyección, procesamiento de imágenes, teoría de grafos, big data y más. Es decir, es un subcampo de la inteligencia artificial cuyo objetivo es alcanzar la segmentación, localización, reconocimiento y detección de ciertos objetos en imágenes.
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Otro significado bastante aceptado de la visión artificial en la inteligencia artificial nos explica que esta tecnología es capaz de crear una escena para generar un modelo tridimensional. De allí que tenga una aplicación tan marcada en la robótica, ya que así tienen una herramienta para funcionar con mayor autonomía. En definitiva, la visión artificial imita al córtex visual del ojo humano para identificar distintas características en el procesamiento de imágenes.
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Tipos de sistema de visión artificial
Sensores de visión: Su puesta en marcha es muy sencillo y rápido, es mucho más avanzado que los tradicionales sensores fotoeléctricos. Su tarea se limita a detectar el movimiento de un objeto o su posible fallo.
Sistemas de visión avanzados: Posee un hardware bastante potente integrado a máquinas automatizadas de gran complejidad. Su ventaja es que pueden procesar un mayor número de información y tiene la capacidad para soportar algoritmos avanzados.
Cámaras inteligentes y sistemas de visión integrados: La mayoría de las aplicaciones de la visión artificial son con este método. Su potencia de cálculo, almacenamiento y disponibilidad permite que sea integrado a dispositivos de distintas índoles.
Breve historia de la visión artificial
La historia de la visión artificial inicia en el siglo XIX con la aparición de las cámaras fotográficas y la obtención de imágenes desde la perspectiva científica. En la década de los 60, los expertos buscaban el procesamiento de imágenes con ayuda de ordenadores y software, con el objetivo de obtener ciertas estructuras y el análisis de su contenido.
Veinte años más tarde, la visión artificial tuvo un gran crecimiento, debido a que aparecieron los microprocesadores capaces de captar, procesar y reproducir imágenes. Luego, se llegó a la conclusión de que estos podían ser integrados de manera remota. Estos años de investigación se complementaron con el entendimiento de las redes neuronales, la inteligencia artificial, la computación, entre otros.
La historia de la visión artificial se sigue escribiendo. Ahora, se pretende que con la interpretación de datos se alcance plenamente y de manera muy eficiente la captura de imágenes de forma automatizada y la reproducción de las características visuales de objetos o espacios.
Cómo funciona la visión artificial
Los sistemas de visión artificial funcionan con un conjunto de sensores digitales insertados y protegidos en máquinas industriales, una mezcla de hardware y software. Todo comienza cuando se le da a la máquina un conjunto de información para que aprenda sobre un tema en específico. En este punto se ponen en marcha las redes neuronales.
Posteriormente, la información es enriquecida con metadatos que indiquen la respuesta correcta. Las máquinas pueden aprender de miles de millones de imágenes cargadas, así pueden reconocer la imagen que requieran sin complicaciones o sin importar las diferentes características, diferencias y similitudes que puedan poseer entre una y otra.
El hardware de los sistemas de visión artificial es bastante estándar, está compuesto por lo siguiente: un dispositivo de iluminación, un monitor a color de alta resolución, una cámara de vídeo de estado sólido CCD, un sistema de microprocesador y un frame-grabber.
Aplicaciones de la visión artificial
En la industria
La visión artificial industrial tiene una de las aplicaciones más importantes, ya que sirve para la detección de deformaciones, fisuras y roturas en piezas industriales. También es empleado para el control de trazabilidad de piezas en transporte o para cualquier control del proceso productivo. De la misma manera, en la industria los sistemas de visión artificial son de utilidad para el control de calidad de alimentos frescos.
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En las ciudades inteligentes
Las smart cities o ciudades inteligentes se pueden ver beneficiadas con esta tecnología en gran medida. Esto se debe a que permite el desarrollo de mapas 3D inteligentes, contribuye a la eficiencia energética de edificios y puede mapear la estructura para detectar la mejor fuente alternativa de energía renovable a utilizar.
En cuanto a la movilidad de estas ciudades, sirve para el control de seguridad en zonas críticas, analizar el estado del tráfico y para el control de ocupación de vehículos. Sin embargo, con la aparición de los coches autónomos es donde mayormente se ha visto implementada la visión artificial, ya que esta forma de conducción necesita recopilar la información para poder llegar a nivel 5 (que un coche circule por la ciudad sin la intervención del hombre).
Aplicación en la medicina
Con la visión artificial se puede clasificar o visualizar una imagen de mejor forma. De esta manera, es mucho más sencillo detectar tumores y con ayuda de la nanotecnología y los robots se puede tener mayor precisión en cirugías de alto riesgo. Por otro lado, se puede operar desde lugares remotos sin tener la necesidad de la presencia física de un doctor especialista.
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Solución de picking y packing
El e-commerce ganó terreno, hoy en día los consumidores prefieren hacer sus compras de forma online. Esto trae como consecuencia complejos problemas de picking (preparación de pedidos) y packing (acondicionamiento y empaquetado) que están siendo resueltos con la integración de cobots al sitio de trabajo. A través de la visión artificial estos tendrán la capacidad de operar de forma automatizada con un mínimo margen de error, haciendo el proceso mucho más eficiente.
Lectura y procesamiento de datos
¡La mayoría de los dispositivos aprendieron a leer! Con códigos de reconocimiento de patrones se puede descifrar y leer caracteres, símbolos y datos basados en cámaras. Lo mejor es que no importa de qué manera estén presentados o la tipografía utilizada.
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En la banca y seguros
A partir de imágenes escaneadas o sistemas de videoperitaje automático se puede dar la gestión inteligente de flujos documentales y la detección temprana de estafas o fraudes bancarios. Esta es una de las formas más frecuentes para las que se utiliza la visión artificial y se complementa con el machine learning.
Reconocimiento facial
Este es utilizado para autenticar las identidades de sus propietarios. Actualmente, la visión artificial detecta rasgos faciales en las imágenes y los compara con las bases de datos de los perfiles que tienen disponibles. Un ejemplo es el integrado en las cámaras de vigilancia o cuando desbloqueas tu smartphone tan solo con tu rostro.
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En el retail
En este caso, la visión artificial puede impulsar las ventas en comercios físicos. ¿Por qué? Porque tiene la habilidad de interpretar el entorno mediante la visualización computarizada. Además, hacer control de inventario, análisis del comportamiento de los clientes, mapas de calor del recorrido en tienda, detectar a los clientes frecuentes, entre otros. ¿Cómo se puede implementar? Con drones u otros dispositivos que dispongan de una cámara y de software de visión artificial.
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Ventajas y desventajas de la visión artificial
Ventajas de la visión artificial
Las posibilidades de cometer un error se vuelven prácticamente imposibles.
Es una forma rápida y simple de procesar la información.
Protege a los trabajadores de ambientes tóxicos o peligrosos.
Se puede alcanzar una mayor productividad porque las máquinas no tienen una limitante humana: el cansancio.
Este hardware ocupa un menor espacio en las industrias.
Asegura una mejor precisión en el producto final.
Detecta todo lo que el ojo humano no puede.
Acerca a la humanidad a la revolución de las industrias 4.0.
Desventajas de la visión artificial
Los dispositivos integrados con visión artificial pueden verse afectados por virus o malware.
Las funciones del dispositivo pueden fallar sin razones aparentes y ralentizar todo el proceso donde se esté usando.
La máquina o dispositivo no puede prever cuando está por sufrir alguna avería.
Requiere de personas especialistas en distintos campos que puedan operarlos.
La visión artificial no detecta movimiento directamente.
Los cambios de iluminación pueden alterar toda la interpretación de la información.
Ejemplos de visión artificial
Uno de los ejemplos es la empresa Bleecker Technologies, que ha lanzado el sistema Bleecker. Este facilita el proceso de trazabilidad de palets mediante el uso de visión artificial. Asimismo, incrementa el crecimiento de la productividad en los almacenes. Este sistema está orientado a la identificación inteligente de productos en entornos industriales.
Otro ejemplo es la Autoridad Portuaria de Bilbao y la startup AllRead que llevan adelante un proyecto para el reconocimiento en tiempo real de las matrículas y distintivos de vehículos (incluso si están dañados o bajo condiciones climáticas adversas), contenedores y mercancías, lo que permite un control de accesos automatizado. Para ello, trabajan en la aplicación de tecnologías de visión artificial basadas en deep learning.
En un ejemplo mucho más futurista del sistema de visión artificial, un equipo de investigadores está desarrollando una herramienta que busca ser clave para planificar la reconstrucción de ciudades. Con esto, quieren identificar en apenas unas horas los daños causados en las ciudades por los conflictos bélicos. Conceptos como visión artificial e inteligencia artificial son fundamentales para esta ambiciosa meta.
Finalmente, las tendencias recientes detectadas por el informe de mercado global «Visión artificial en dispositivos móviles» de Global Market Vision señalan que para el 2027 esta tecnología será añadida en todos los teléfonos inteligentes, tablets, ordenadores y más que salgan al mercado. Compañías como Apple, Google, Samsung y Huawei serán las que lleven la delantera.
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Palabras finales
La visión artificial en inteligencia artificial tiene varios retos por enfrentar: la complejidad de enseñar a la máquinas a «ver», la necesidad de elaborar una normativa internacional que la legisle, garantizar la privacidad de las personas en las imágenes, así como lograr la evolución del hardware y software. ¿Tú qué opinas sobre esta innovación tecnológica?
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