La visión artificial y el aprendizaje automático representan un avance tecnológico acoplado que ha capturado la curiosidad de emprendedores, científicos informáticos e ingenieros durante décadas. Su objetivo es abordar diversos dominios de aplicación para solucionar problemas críticos de la vida real, basando sus algoritmos en el modelo de la visión biológica humana.
Estos problemas cotidianos nos mantienen alerta, ya que buscan proporcionar soluciones utilizando la visión artificial. Sin embargo, la visión artificial por sí sola es un campo complejo. Por ejemplo, la certeza sobre qué algoritmos utilizar ya es un desafío enorme, al igual que encontrar los recursos adecuados de visión artificial. Para responder a estos desafíos, primero comprendamos qué es la visión artificial y luego analicemos su relación con el aprendizaje automático.
¿Qué es la Visión Artificial?
La visión artificial es el proceso mediante el cual las computadoras interpretan imágenes y videos digitales. Busca automatizar tareas que la visión humana puede lograr. Esto implica métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes digitales, así como extraer datos del mundo real para producir información. También cuenta con subdominios como el reconocimiento de objetos, el seguimiento de video y la estimación de movimiento, lo que le confiere aplicaciones en medicina, navegación y modelado de objetos.
En términos sencillos, la visión artificial trabaja con un dispositivo equipado con una cámara para capturar imágenes o videos, y luego realiza un análisis. El objetivo de la visión artificial es comprender el contenido de las imágenes y videos digitales. Además, busca extraer algo útil y significativo de estos datos visuales para resolver problemas diversos. Ejemplos incluyen sistemas que pueden verificar si hay comida dentro de un refrigerador, determinar el estado de salud de plantas ornamentales o procesos complejos como operaciones de rescate en desastres.
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático, o Machine Learning, es el estudio de algoritmos y modelos estadísticos, siendo un subconjunto de la inteligencia artificial. Los sistemas lo utilizan para realizar una tarea sin instrucciones explícitas, basándose en cambio en patrones e inferencias. Por lo tanto, se aplica a la visión artificial, la ingeniería de software y el reconocimiento de patrones.
El aprendizaje automático es realizado por computadoras con asistencia mínima de programadores de software. Utiliza datos para tomar decisiones y permite su uso de formas interesantes en una amplia variedad de industrias. Se puede clasificar como aprendizaje supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje Supervisado
Nos centraremos en el aprendizaje supervisado. Este es una tarea de aprendizaje automático que mapea cada objeto de entrada a un valor de salida deseado. La computadora es entrenada para asociar un objeto con el resultado deseado. Cuenta con una amplia gama de algoritmos para diferentes problemas de aprendizaje supervisado.
Las aplicaciones en visión artificial que utilizan aprendizaje automático han crecido exponencialmente a lo largo de los años, beneficiando directamente a la sociedad. Este esfuerzo es posible gracias a los desarrolladores y emprendedores del sector tecnológico que trabajan juntos, fascinados por las características de estas tecnologías. La combinación de estas dos tecnologías requiere una discusión profunda.
La Relación Clave entre Aprendizaje Automático y Visión Artificial
La tecnología nunca deja de intentar imitar el cerebro humano, lo que ha generado un gran interés en la IA durante décadas. Para comprender el camino de estos avances, analicemos la relación entre IA, aprendizaje automático y visión artificial. La IA es el paraguas que cubre estos campos, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, y la visión artificial es a su vez un subconjunto del aprendizaje automático. Sin embargo, la visión artificial también puede considerarse un subconjunto directo de la IA.
El aprendizaje automático y la visión artificial son dos campos que se han vuelto estrechamente relacionados. El aprendizaje automático ha mejorado la visión artificial en cuanto a reconocimiento y seguimiento. Ofrece métodos efectivos para la adquisición, el procesamiento de imágenes y el enfoque de objetos que se utilizan en la visión artificial. A su vez, la visión artificial ha ampliado el alcance del aprendizaje automático. Involucra una imagen o video digital, un dispositivo sensor, un dispositivo intérprete y la etapa de interpretación. El aprendizaje automático se utiliza en visión artificial en el dispositivo intérprete y en la etapa de interpretación.
Relativamente, el aprendizaje automático es el campo más amplio, y esto es evidente en los algoritmos que pueden aplicarse a otros campos. Un ejemplo es el análisis de una grabación digital, que se realiza utilizando principios de aprendizaje automático. La visión artificial, por otro lado, se ocupa principalmente de imágenes y videos digitales. También tiene relaciones con los campos de la ingeniería de la información, la física, la neurobiología y el procesamiento de señales.
El obstáculo que enfrentan desarrolladores y emprendedores es la enorme brecha entre la visión artificial y la visión biológica humana. Los campos más estrechamente relacionados con la visión artificial son el procesamiento y el análisis de imágenes. Sin embargo, su relación y diferencias merecen otro artículo interesante. Además, la falta de conocimiento sobre el objetivo principal del aprendizaje automático en un proyecto particular es una gran dificultad para los emprendedores.
| Aspecto | Visión Artificial | Aprendizaje Automático |
|---|---|---|
| Enfoque Principal | Comprender imágenes y videos digitales. | Desarrollar algoritmos que aprenden de datos. |
| Relación con IA | Subcampo de IA (a menudo vía ML). | Subcampo de IA. |
| Datos Típicos | Imágenes y videos. | Diversos tipos de datos (incluyendo visuales). |
| Objetivo | Extraer información útil de datos visuales. | Permitir a los sistemas aprender sin programación explícita. |
Tareas Comunes en Visión Artificial Potenciadas por ML
Existen diversas tareas en visión artificial que se benefician enormemente del aprendizaje automático.
Reconocimiento
El reconocimiento en visión artificial implica la identificación y detección de objetos. Algunas tareas especializadas de reconocimiento son el reconocimiento óptico de caracteres, la recuperación de imágenes y el reconocimiento facial.
- Reconocimiento de objetos: Implica encontrar e identificar objetos en una imagen o video digital. Se aplica más comúnmente en la detección y reconocimiento facial. El reconocimiento de objetos puede abordarse mediante el uso de aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
- OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres): Implica convertir una imagen a texto. Esta técnica se utiliza ampliamente en aplicaciones como la digitalización de documentos, el procesamiento automatizado de facturas o la optimización general de flujos de trabajo.
Hay dos enfoques principales para el reconocimiento de objetos:
- Enfoque de Aprendizaje Automático: El reconocimiento de objetos utilizando aprendizaje automático requiere que las características se definan primero antes de ser clasificadas. Un enfoque común que utiliza aprendizaje automático es el SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). SIFT utiliza puntos clave de objetos y los almacena en una base de datos. Al categorizar una imagen, SIFT verifica los puntos clave de la imagen, que coinciden con los encontrados en la base de datos.
- Enfoque de Aprendizaje Profundo: El reconocimiento de objetos utilizando aprendizaje profundo no necesita características definidas específicamente. Los enfoques comunes que utilizan aprendizaje profundo se basan en CNN (Convolutional Neural Networks), o redes neuronales convolucionales. Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal profunda que es una red neuronal artificial con múltiples capas entre la entrada y la salida. Una red neuronal artificial es un sistema informático inspirado en la red neuronal biológica del cerebro. El mejor ejemplo de esto es ImageNet. Es una base de datos visual diseñada para el reconocimiento de objetos en la que se dice que el rendimiento es casi similar al de los humanos.
Análisis de Movimiento
El análisis de movimiento en visión artificial implica el procesamiento de un video digital para producir información. Un procesamiento simple puede detectar el movimiento de un objeto. Un procesamiento más complejo rastrea un objeto a lo largo del tiempo y puede determinar la dirección del movimiento. Tiene aplicaciones en captura de movimiento, deportes y análisis de la marcha.
- Captura de movimiento: Implica registrar el movimiento de objetos. Se usan marcadores cerca de las articulaciones para identificar el movimiento. Tiene aplicaciones en animación, deportes, visión artificial y análisis de la marcha. Típicamente, solo se registran los movimientos de los actores y no se incluye la apariencia visual.
- Análisis de la marcha: Es el estudio de la locomoción y la actividad muscular utilizando instrumentos. Implica cuantificar e interpretar el patrón de la marcha. Se requieren varias cámaras conectadas a una computadora. El sujeto usa marcadores en varios puntos de referencia del cuerpo. A medida que el sujeto se mueve, la computadora calcula la trayectoria de cada marcador en tres dimensiones. Se puede aplicar a la biomecánica deportiva.
Aplicaciones de la Visión Artificial con Aprendizaje Automático
La combinación de la visión artificial y el aprendizaje automático ha abierto un vasto abanico de aplicaciones prácticas que impactan diversas industrias.
- Seguimiento de video: Es un proceso para localizar un objeto en movimiento a lo largo del tiempo. El reconocimiento de objetos se utiliza para ayudar en el seguimiento de video. El seguimiento de video se puede usar en deportes, donde hay mucho movimiento, siendo estas tecnologías ideales para rastrear el movimiento de los jugadores.
- Vehículos autónomos: La visión artificial se utiliza en vehículos autónomos, como un coche autodirigido. Las cámaras se colocan en la parte superior del coche proporcionando un campo de visión de 360 grados con un alcance de hasta 250 metros. Las cámaras ayudan en la detección de carriles, la estimación de la curvatura de la carretera, la detección de obstáculos, la detección de señales de tráfico y mucho más. La visión artificial debe implementar la detección y clasificación de objetos.
- Deportes: La visión artificial se utiliza en deportes para mejorar la experiencia de transmisión, el entrenamiento de atletas, el análisis y la interpretación, y la toma de decisiones. La biomecánica deportiva es un estudio y análisis cuantitativo de atletas y deportes. Para mejorar la transmisión, se pueden dibujar marcadores virtuales en el campo o la cancha. En cuanto al entrenamiento de atletas, la creación de un modelo esquelético de un acróbata y la estimación del centro de masa permiten mejorar la forma y la postura. Finalmente, para el análisis e interpretación deportiva, se rastrea a los jugadores en partidos en vivo, permitiendo obtener información en tiempo real. La visión artificial se utiliza para adquirir los datos necesarios para el análisis de baloncesto. Estos análisis se obtienen mediante seguimiento de video y reconocimiento de objetos, rastreando el movimiento de los jugadores. Los métodos de análisis de movimiento también se utilizan para ayudar en el seguimiento de movimiento. El aprendizaje profundo, utilizando redes neuronales convolucionales, se emplea para analizar los datos. Un ejemplo es Second Spectrum, socio oficial de seguimiento de la NBA, que utiliza big data, aprendizaje automático y visión artificial para proporcionar análisis y construir máquinas que comprendan los deportes. Utilizando datos de seguimiento óptico, descubrieron que los tiros de tres puntos y los tiros cercanos son más efectivos que los tiros de media distancia. También se encontró que los rebotes potenciales se agrupan cerca de la canasta.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿La visión artificial utiliza aprendizaje automático?
Sí, la visión artificial hace un uso extensivo del aprendizaje automático. El aprendizaje automático proporciona los algoritmos y modelos necesarios para que los sistemas de visión artificial puedan aprender a interpretar imágenes y videos, realizar tareas de reconocimiento, detección y análisis de movimiento. Técnicas como el aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNNs), son fundamentales para muchas aplicaciones modernas de visión artificial, permitiendo que las máquinas 'vean' y comprendan datos visuales de manera más efectiva.
¿Cuál es la relación entre la visión artificial y el aprendizaje automático?
La relación es muy estrecha y jerárquica dentro del campo más amplio de la Inteligencia Artificial (IA). La IA es el campo general. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se enfoca en construir sistemas que aprenden de datos sin ser programados explícitamente. La visión artificial es un subcampo que se centra específicamente en permitir que las computadoras 'vean' e interpreten imágenes y videos. El aprendizaje automático proporciona las herramientas (algoritmos y modelos) que la visión artificial utiliza para lograr su objetivo. Es decir, la visión artificial aplica principios y técnicas de aprendizaje automático para procesar, analizar y comprender datos visuales, mejorando tareas como el reconocimiento de objetos, el seguimiento y la interpretación del contenido de las imágenes.
Conclusión
A pesar del revuelo en torno a la IA, el aprendizaje automático y la visión artificial, es claro, aunque preciso, que la visión artificial aún se encuentra por detrás de la visión biológica humana. Esta es la realidad que enfrentan tanto emprendedores como desarrolladores. Además de que embarcarse en este tipo de empresas implica una gran cantidad de gastos, existen limitaciones en los algoritmos de aprendizaje general y escasez de recursos.
Sin embargo, creemos en la tecnología y la innovación y en cómo estas cosas nos ayudan a avanzar hacia el futuro. Los expertos en Aprendizaje Automático y Visión Artificial ofrecen soporte continuo para desarrollar los sistemas y tecnologías que necesitas para escalar tu negocio.
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