Descubre los avances de la Visión Artificial y su impacto en el mercado
La Inteligencia Artificial ha experimentado un crecimiento sin precedentes en los últimos años. Una de sus ramas más destacadas es la visión artificial, que permite a los sistemas extraer información a través de imágenes digitales y vídeos. Esta disciplina es capaz de realizar tareas como el reconocimiento de objetos, el seguimiento de movimientos y la detección de rostros, entre otras.
La Visión Artificial en el mundo actual
La visión artificial tiene aplicaciones tan diversas como el reconocimiento de patrones, la clasificación de imágenes y la visión en vehículos autónomos. Además, se utiliza en procesos de inspección y control de calidad en la industria. Según un estudio reciente de Kings Research, el mercado de la Inteligencia Artificial en Visión Artificial alcanzó un valor de 17.400 millones de dólares en 2022 y se espera que supere los 206.000 millones de dólares en 2030.
Descubriendo el funcionamiento de la Visión Artificial
La visión artificial se basa en un proceso de entrenamiento de algoritmos que requiere grandes cantidades de datos. Por ejemplo, para enseñar a un ordenador a reconocer el tubo de escape de un automóvil, es necesario proporcionarle una amplia variedad de imágenes de tubos de escape para que pueda aprender las características y diferencias entre ellos. Una vez que el modelo ha sido entrenado, se sigue un flujo de trabajo que consta de varias etapas:
Captura de imágenes o vídeo: en esta etapa se adquieren imágenes o secuencias de video a través de cámaras u otros dispositivos de captura.
Pre-procesado: antes de analizar las imágenes o vídeos, se suelen realizar ajustes para mejorar su calidad. Esto incluye eliminar el ruido, corregir la iluminación y corregir distorsiones.
Extracción de características: en esta fase se identifican las características relevantes de las imágenes, como bordes, colores, texturas, entre otros.
Representación de datos: una vez extraídas las características, se convierten en datos que el ordenador puede entender. Esto implica convertir las imágenes en matrices numéricas o vectores.
Análisis: aquí es donde entran en juego los algoritmos de inteligencia artificial, como las redes neuronales convolucionales y los algoritmos de aprendizaje profundo. Estos algoritmos reconocen patrones y realizan tareas específicas, como la detección de objetos.
Toma de decisiones: una vez procesada la información, la visión artificial toma decisiones basadas en los datos analizados. Esto puede incluir la detección de anomalías en los objetos.
Interacción o acción: dependiendo de la aplicación, los resultados obtenidos pueden utilizarlos para interactuar con el sistema. Esto puede implicar el control de robots, la activación de alarmas de seguridad, la guía de vehículos autónomos o la generación de informes basados en datos visuales.
El papel fundamental de las redes CNN
Durante la etapa de análisis, las redes neuronales convolucionales (CNN) desempeñan un papel crucial. Estas redes están diseñadas específicamente para el procesamiento de datos visuales. Son capaces de identificar características importantes en las imágenes, como bordes, texturas, patrones y objetos.
Las CNN aprenden de manera jerárquica, lo que significa que a medida que se aplican nuevas capas, pueden detectar características cada vez más complejas. Por ejemplo, las primeras capas pueden detectar bordes y colores, mientras que las capas posteriores pueden reconocer formas más complejas, como rostros u objetos.
Una vez que se extraen las características de las imágenes, las CNN se utilizan comúnmente para la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Estas redes son las responsables de logros impresionantes, como la traducción instantánea de carteles a través de Google Translate y la capacidad de los vehículos asistidos por IA de reconocer señales de tráfico.
La visión artificial tiene un potencial casi ilimitado y puede aplicarse en diversos sectores e industrias. Sin embargo, su implementación requiere contar con el hardware y software adecuados para garantizar un rendimiento óptimo. En la guía «Inteligencia Artificial: el valor real para tu empresa» analizamos cómo la IA está impactando en las empresas y cómo evolucionará en los próximos años. ¡No te lo puedes perder!
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