Fiabilidad

El papel de la IA en la visión informática

Resumen

La visión informática es una tecnología que permite a los ordenadores, teléfonos inteligentes y otros dispositivos digitales identificar objetos visualmente. Las tecnologías de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático son la base de la tecnología de visión informática. Tiene múltiples casos de uso, como las imágenes médicas, los vehículos autónomos, la agricultura, etc. La tecnología de visión informática evolucionará continuamente y ayudará a nuestra sociedad a crecer. Por otro lado, también están surgiendo preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la confidencialidad y el uso indebido de los datos personales de los usuarios.

Descripción general

Desbloquea tu smartphone. No necesitas dar el código secreto, miras a la pantalla y ¡bingo, tu smartphone se desbloquea! Te maravilla la capacidad de la tecnología que puede reconocer tu cara y desbloquear el teléfono por ti. No abrirá el teléfono si otra persona mira a la pantalla, ¡solo tú!

¿Cómo sabe que eres tú? Acaba de utilizar tecnología de visión informática basada en IA. Puede reconocer visuales o imágenes a su alrededor basándose en lo que aprende de los datos que consume. No es que pueda reconocer seres humanos u otros objetos como nosotros, y nunca lo hará, pero puede reconocer patrones y formas de las imágenes basándose en los datos.

La IA ha venido desempeñando un papel central en la potenciación de la visión informática y ya se han producido múltiples casos de uso. La utilizamos en nuestro día a día, quizá sin saberlo, y se emplea en casi todos los sectores.

¿Qué es la visión informática?

La visión informática es una tecnología que permite a los ordenadores reconocer o identificar objetos visualmente. Por ejemplo, puede reconocer y distinguir entre un coche y un ser humano. ¿Cómo hace lo que hace? La tecnología funciona con una gran cantidad de datos de los que aprende.

Está capacitada para consumir y analizar datos, sus tipos, patrones y características, por ejemplo, y con el tiempo, identificar un objeto. Es una tecnología extremadamente compleja y estratificada. Por ejemplo, tu smartphone no sabe que eres tú, pero almacena tus datos faciales y analiza sus características y patrones, que son distintos de los de cualquier otra persona. Así, cuando miras a la pantalla, compara los datos visuales con los almacenados y, si coinciden, desbloquea la pantalla.

El papel de la IA en la visión informática

La IA y las tecnologías de aprendizaje automático desempeñan un papel crucial en la tecnología de visión informática. La IA permite a la visión informática comprender, reconocer y analizar todo tipo de datos visuales.

Los sistemas, la lógica y los modelos de IA pueden consumir, absorber y aprender rápidamente de la enorme cantidad de datos visuales etiquetados y sin etiquetar. Permite a los ordenadores con visión informática reconocer las diversas características, patrones y relaciones en vídeos, gráficos e incluso infografías.

El machine learning, que es un tipo de IA, ha estado a la vanguardia de la visión informática. El aprendizaje automático utiliza enormes volúmenes de datos de entrenamiento a partir de los cuales puede aprender patrones. Los algoritmos o la lógica del aprendizaje automático pueden detectar rasgos, características u objetos en las imágenes más complejas. Por ejemplo, puede identificar la nariz en un rostro humano e identificarla como tal. Y no sólo eso, puede distinguir entre varias partes de una imagen. Es decir, no confundirá la nariz con los ojos.

El aprendizaje automático puede segmentar las imágenes más complejas y detectar anomalías. La segmentación de imágenes permite a los ordenadores clasificar una imagen en sus partes lógicas. Por ejemplo, puede dividir un coche en sus características, como ventanas, parabrisas, ruedas y dirección. La segmentación de imágenes permite identificar las distintas partes lógicas.

No sólo eso, la segmentación de imágenes profundiza para analizar e identificar diversas características de cada parte. Obviamente, todo el proceso es extremadamente complejo y por estratos, y hay mucho en juego. El reconocimiento y el análisis de los datos tiene que ser perfecto, de lo contrario podría haber conclusiones erróneas. Pensemos, por ejemplo, en las desastrosas consecuencias que puede tener que un coche autónomo vaya por la calle y se confunda entre una persona que lleva una camisa de rayas y un paso de cebra.

Ejemplos de uso

Los ejemplos de uso de la visión informática potenciada por IA son numerosos. La visión informática se está utilizando en diversos sectores y, aunque aún es pronto, ya están llegando informes que indican que las organizaciones están cosechando muchos beneficios. A continuación se describen algunos ejemplos.

Imágenes médicas

Los algoritmos de IA pueden ayudar a los profesionales de la medicina a analizar diversos documentos de imagen, como radiografías e imágenes de resonancia magnética, y detectar anomalías y problemas que ayuden a mejorar los diagnósticos. Por ejemplo, las visiones informáticas se entrenan con grandes conjuntos de datos para identificar problemas en mamografías que pueden detectar el cáncer de mama.

Vehículos autónomos

La visión informática en los vehículos autónomos les permite interpretar su entorno mientras se desplazan. Los vehículos autónomos no están controlados por conductores humanos. Por lo tanto, la identificación precisa de los objetos y el entorno es fundamental, de lo contrario, puede provocar un desastre.

Agricultura

La visión informática basada en IA se está utilizando para evaluar la calidad de las cosechas, valorar las condiciones del suelo y detectar las distintas enfermedades que pueden afectar a las plantas. Esta tecnología puede ser de gran ayuda para los agricultores, que pueden utilizarla para optimizar el rendimiento de los cultivos y reducir el despilfarro de recursos.

Comercio minorista

Los gigantes del comercio minorista de todo el mundo pueden utilizar la visión informática basada en IA para optimizar la eficiencia de su cadena de suministro y mejorar la productividad general.

También puede utilizarse para mejorar la experiencia del cliente y reducir la pérdida de clientes. Los gigantes del comercio minorista utilizan la tecnología para identificar y rellenar las estanterías vacías y recomendar productos adecuados a los clientes en función de su comportamiento o preferencias de navegación o compra.

Vigilancia

Las autoridades han estado utilizando la visión informática basada en IA para vigilar espacios públicos, como estaciones de ferrocarril, museos, estadios y aeropuertos, con el fin de identificar rápidamente comportamientos sospechosos, movimientos de personas sospechosas o señalar posibles amenazas. A medida que la tecnología evolucione, puede resultar más potente para prevenir la delincuencia.

En resumen

No cabe duda de que la visión informática tiene un futuro fantástico y que ha evolucionado rápidamente. Pero existen preocupaciones en torno a ella. En primer lugar, como en el caso de la IA, existe una preocupación por la privacidad y confidencialidad de las personas. La visión informática es un devorador de datos y la gente se pregunta cómo se utilizan.

En segundo lugar, con la aparición de la tecnología de falsificación profunda, los piratas informáticos o las personas con intenciones maliciosas pueden crear falsificaciones profundas y confundir a la visión informática para que las identifique. Por ejemplo, la tecnología de falsificación profunda puede utilizarse para provocar el pánico en espacios públicos.

Por último, en el caso concreto de la vigilancia, se teme que el reconocimiento facial de las personas pueda dar lugar a un uso indebido de sus datos. Personas con malas intenciones pueden abusar de los datos faciales captados para cometer atrocidades contra la población.

Kaushik Pal
Editor

Kaushik es un arquitecto técnico y consultor de software con más de 23 años de experiencia en análisis de software, desarrollo, arquitectura, diseño, pruebas e industria de capacitación. Tiene interés en nuevas tecnologías y áreas de innovación, centrándose en arquitectura web, tecnologías web, Java/J2EE, código abierto, WebRTC, big data y tecnologías semánticas. Ha demostrado su experiencia en análisis de requisitos, diseño e implementación de arquitecturas, preparación de casos de uso técnico y desarrollo de software. Su experiencia ha abarcado diferentes sectores como seguros, banca, aerolíneas, envíos, gestión de documentos y desarrollo de productos, entre otros. Ha trabajado con una amplia…