En la era de los rápidos avances tecnológicos, la Visión por Computador emerge como una fuerza importante que afecta a muchas industrias. Desde la sanidad a la automoción, sus aplicaciones están cambiando la forma en que percibimos el mundo e interactuamos con él. Este artículo explora el impacto de la Visión por Computador, descubriendo su papel fundamental en la mejora de los diagnósticos, las medidas de seguridad y mucho más.
¿Qué es la Visión Artificial?
La Visión por Computador es una rama tecnológica de la informática que se centra en ampliar la comprensión de los medios digitales por parte de un ordenador. Suele integrarse con múltiples modelos de Aprendizaje Automático y algoritmos de Reconocimiento de Patrones para realizar diversas tareas y operaciones. Los sistemas pueden entrenarse para identificar objetos y clasificarlos según atributos similares con precisión, cuando se integran con modelos de Aprendizaje Profundo.
Estos sistemas son especialmente útiles en sectores como la automoción y la sanidad, sobre todo por sus capacidades maleables, como los sistemas de detección y reconocimiento. Hoy en día, muchas empresas están adoptando estos sistemas no sólo para automatizar tareas, sino también para reducir las posibilidades de error humano, utilizando esta comprensión para realizar las tareas con mayor eficacia.
Aplicaciones y Ejemplos de Visión por Computador
Industria sanitaria
Una industria que se ha beneficiado enormemente de la adopción de la Visión por Computador es la industria sanitaria. Es una herramienta eficaz para automatizar tareas y puede utilizarse para tareas como el diagnóstico y la obtención de imágenes. Esto es resultado de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), sistemas muy eficaces para obtener información integral de los datos y que, por tanto, pueden utilizarse para la detección de imágenes y muchos usos más. En la industria sanitaria, esta avanzada tecnología contribuye a tareas como:
Imagen médica
La visión por ordenador se utiliza para identificar cualquier anomalía en radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas cuando se integra con CNN y algoritmos de Reconocimiento de Patrones. Esto desempeña un papel integral en el diagnóstico de enfermedades con altos niveles de precisión.
Detección de la progresión de la enfermedad
Esta aplicación entró en juego tras los catastróficos efectos del COVID-19. Debido a su rápida progresión por todo el mundo, se utilizó la visión por ordenador para hacer distinciones entre los pacientes críticos, lo que permitió un proceso de detección eficaz. Los sistemas llevaban incorporados modelos de aprendizaje profundo capaces de rastrear el patrón respiratorio de los pacientes y, por tanto, diagnosticar su estado en consecuencia.
Un ejemplo de esta aplicación es el sistema de IA de Google Health para el cribado mamográfico. Han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial que aprovecha la capacidad de la visión por ordenador para analizar imágenes de mamografías para el cribado del cáncer de mama. Con la intención de aumentar la precisión, el sistema de Google Health ha reducido los falsos positivos en un 5,7% en EE.UU. y un 1,2% en el Reino Unido, y los falsos negativos en un 9,4% en EE.UU. y un 2,7% en el Reino Unido.
Industria del automóvil
La Visión por Computador desempeña un papel integral en la industria del automóvil, influyendo en sectores como la fabricación de vehículos, las inspecciones y las normas de seguridad. Las grandes cantidades de datos entrenan estos sistemas en función de la operación de que se trate. Algunas de estas operaciones son:
Conducción autónoma
La Inteligencia Artificial desempeña un papel integral en el desarrollo de la tecnología que hay detrás de los vehículos autoconducidos. La Visión por Ordenador es una rama de este sistema y suele instalarse en los Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS). Los modelos ayudan en la Detección y Evitación de Obstáculos, Detección y Mantenimiento de Carril y Evitación de Colisiones.
Herramientas de seguridad para vehículos y conductores
La Visión por Computador impulsa sistemas integrados como el Aparcamiento Automatizado y las Cámaras de 360º en el automóvil. Estos sistemas se entrenan con multitud de datos y utilizan el Aprendizaje Profundo para identificar objetos en los ángulos muertos del vehículo y permiten al conductor responder inmediatamente.
Además, muchos vehículos también incorporan sistemas de control del conductor basados en visión por ordenador. Las cámaras instaladas en el interior del vehículo se utilizan para controlar la cara y los movimientos oculares del conductor y detectar signos de fatiga o distracción. Esto permite un tiempo de respuesta más rápido y proporciona una capa de protección tanto al conductor como al vehículo.
Inspecciones de Vehículos
En la actualidad, muchas empresas han desarrollado sistemas que utilizan modelos de visión por ordenador y aprendizaje automático para realizar inspecciones de vehículos. Estos sistemas se utilizan habitualmente durante la entrega de vehículos. Un vehículo pasa por varios traspasos durante su vida útil, lo que aumenta las posibilidades de que sufra daños menores o mayores.
Para evitar estos daños, muchas empresas realizan inspecciones del vehículo antes y después de recibirlo. La Visión por Ordenador está a la vanguardia de esta tecnología y se utiliza para identificar cualquier anomalía en el vehículo. Se ha hecho popular por su capacidad de realizar la tarea con eficacia y en menos tiempo.
Focalx es un ejemplo de empresa que ha creado esta tecnología. Su sistema consiste en complejos algoritmos de aprendizaje automático y modelos de visión por ordenador altamente entrenados que determinan el estado de un vehículo basándose en las imágenes proporcionadas.
Estas herramientas tecnológicas no sólo son eficaces a la hora de identificar los daños, sino que también son capaces de categorizarlos según los niveles de gravedad. Esto no sólo permite a las empresas mitigar los costes en consecuencia, sino también identificar las causas de los daños.
Casos de uso general
En un sentido más general, la Visión por Computador también puede utilizarse para desarrollar sistemas que se utilizan para tareas mundanas. Estas aplicaciones incluyen:
Reconocimiento facial
La Visión por Ordenador es la principal herramienta tecnológica que está detrás del desarrollo de los sistemas de Reconocimiento Facial. Permite a los sistemas identificar a los individuos basándose en sus rasgos faciales. Este sistema personalizado funciona con una Red Neuronal Convolucional (CNN) de aprendizaje profundo que identifica los aspectos específicos de un rostro y almacena individualmente los rasgos únicos. Esta aplicación se utiliza en sistemas de seguridad, cuerpos de seguridad y para desbloquear teléfonos inteligentes u otros dispositivos.
Reconocimiento óptico de caracteres
El Reconocimiento Óptico de Caracteres u OCR (Optical Charater Recognition) es una tecnología que puede integrarse en los sistemas de Visión Artificial, y que puede utilizarse para convertir el texto de imágenes escaneadas en datos electrónicos que puedan leerse digitalmente con facilidad. Este método es habitual para digitalizar textos de modo que puedan manipularse para su uso posterior. El OCR es utilizado por múltiples empresas que buscan digitalizar datos, y también es comúnmente utilizado por el público en general. Existen múltiples aplicaciones online que permiten extraer datos de imágenes escaneadas de documentos o papeles.
Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV)
Principalmente habitual en el entretenimiento y los juegos, la Visión por Computador se utiliza mucho para las experiencias de RA y RV. Estas realidades hiperrealistas se crean mediante la integración de la Visión por Computador en los sistemas. La Visión por Computador ayuda a detectar objetos del mundo real (mediante la detección de objetos) y, por tanto, permite al sistema imponerles características virtuales. Esto no sólo crea una experiencia realista, sino que también permite al público interactuar con los objetos y aumenta su nivel de satisfacción con la experiencia hiperrealista.
Conclusión
En conclusión, la visión por ordenador es un avance tecnológico que se ha incrustado en múltiples industrias con aplicaciones que abarcan un abanico diverso. Desde mejorar los diagnósticos sanitarios y mejorar las operaciones de la industria automovilística, hasta proporcionar nuevas experiencias de usuario en el entretenimiento y aumentar las medidas de seguridad, esta tecnología es un gran impulsor de la innovación y la eficiencia. Tiene la capacidad de analizar con precisión los datos visuales mediante modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y, por tanto, puede provocar cambios importantes en ámbitos como la automatización, la seguridad y la atención sanitaria.
