¿Qué es la visión por computadora?

Cómo funciona la visión artificial

El pipeline de la visión artificial

El proceso de la visión artificial comienza con la adquisición de imágenes, en la que una cámara o un sensor captura una escena visual. A continuación, esta imagen se convierte a formato digital, representada como una cuadrícula de píxeles. Cada píxel contiene valores numéricos correspondientes al color y la intensidad, y forma una matriz que las computadoras pueden procesar matemáticamente.

A partir de esta información sin procesar, un sistema de visión artificial aplica una serie de pasos computacionales. El preprocesamiento puede centrarse en mejorar la calidad de la imagen o normalizar los datos, mientras que la extracción de características identifica patrones como bordes, texturas o formas. Estos patrones se introducen en modelos de aprendizaje automático o redes neuronales profundas que clasifican, detectan o segmentan objetos basándose en patrones aprendidos previamente.

Finalmente, el sistema produce información estructurada. Por ejemplo, podría etiquetar una imagen como “gato”, detectar peatones en una transmisión de video o generar mediciones para una inspección industrial. La capacidad de transformar datos de píxeles sin procesar en resultados significativos es lo que hace que las capacidades de visión artificial sean útiles y valiosas.

Preprocesamiento de imágenes y extracción de características

Las imágenes sin procesar a menudo contienen ruido, iluminación inconsistente o dimensiones variables que pueden dificultar un análisis preciso. Para abordar esto, el preprocesamiento prepara los datos visuales para una interpretación confiable. Las técnicas más comunes incluyen las siguientes:

• Normalización, que escala los valores de los píxeles a un rango consistente.
• Redimensionamiento, que garantiza que las imágenes compartan dimensiones uniformes para la entrada del modelo.
• Aumento, que genera variaciones (rotaciones, giros, cambios de color) para mejorar la robustez y reducir el sobreajuste.

Como se señaló anteriormente, las características son atributos o patrones medibles dentro de una imagen, como bordes, esquinas, texturas o formas, que capturan información esencial sobre su contenido. Los algoritmos o las redes neuronales identifican y extraen estas características mediante la detección de regularidades estadísticas o estructuras espaciales. Esto convierte los datos de píxeles en representaciones estructuradas, lo que permite a los sistemas reconocer objetos, clasificar escenas y obtener información significativa a partir de la información visual.

Aprendizaje profundo y redes neuronales

Una gran parte de lo que ha impulsado el progreso en el campo de la visión artificial han sido los avances en el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales (CNN). Al permitir que los sistemas aprendan automáticamente patrones visuales complejos a partir de conjuntos de datos masivos, el aprendizaje profundo redujo de manera radical la necesidad de ingeniería manual de funciones y reglas manuales.

En el centro de este avance se encuentran las CNN, que constituyen la arquitectura fundamental para la mayoría de las tareas de visión artificial. A diferencia de los algoritmos tradicionales que se basan en reglas que se definen manualmente, las CNN procesan las imágenes de forma jerárquica, y aprenden características de bajo nivel, como bordes y texturas, antes de pasar a conceptos de alto nivel, como objetos o escenas.

Las CNN logran esto a través de componentes especializados. Las capas convolucionales aplican filtros a la imagen para detectar patrones locales, mientras que las capas de agrupamiento reducen la dimensionalidad al resumir regiones, lo que hace que el modelo sea más eficiente y robusto al encontrarse con imágenes diferentes pero relacionadas. Por último, las capas totalmente conectadas integran las características extraídas para producir resultados tales como clasificaciones o predicciones. Este enfoque refleja aspectos de la percepción humana, pero está optimizado para la eficiencia computacional.

En los últimos años, los Vision Transformers se convirtieron en potentes alternativas a las CNN. En lugar de basarse en convoluciones, usan mecanismos de atención para capturar las relaciones en una imagen, lo que a menudo les permite obtener un rendimiento superior en conjuntos de datos a gran escala. Juntos, las CNN y los Vision Transformers impulsan avances en reconocimiento, detección y comprensión visual en muchos tipos de aplicaciones, y representan la vanguardia del campo de la visión artificial.

Entrenamiento y optimización de modelos

Los modelos de visión artificial aprenden al analizar datos etiquetados, donde cada imagen se empareja con una salida correcta. A través de la exposición repetida, el modelo identifica patrones en los datos de píxeles, por ejemplo, una colección de imágenes de gatos, y comienza a ser capaz de determinar que esos patrones se correlacionan con la salida “gato”. Luego, a medida que procesa más datos, puede aprender ajustando los parámetros internos en respuesta tanto a los errores como a la precisión, lo que mejora de forma gradual su capacidad de reconocimiento de patrones. Sin embargo, la calidad y diversidad de los conjuntos de datos de entrenamiento empleados es fundamental. Los conjuntos de datos grandes y bien anotados permiten una mayor precisión y una mejor generalización en escenarios del mundo real.

Una estrategia de capacitación común es el aprendizaje por transferencia, donde los modelos preentrenados en conjuntos de datos masivos se ajustan para tareas específicas. Este enfoque reduce el tiempo de capacitación y la demanda de recursos, al tiempo que aumenta el rendimiento. El desarrollo de modelos es de forma inherente iterativo a medida que los ingenieros perfeccionan arquitecturas, ajustan los hiperparámetros y vuelven a capacitarse con datos mejorados. Cada ciclo mejora la precisión, la solidez y la eficiencia, lo que ayuda al sistema a mejorar su confiabilidad y comprensión visual.

Tareas y técnicas de visión por computadora 

Clasificación de imágenes

La clasificación de imágenes consiste en asignar una etiqueta o categoría a una imagen para que los sistemas puedan procesar su contenido general. Por ejemplo, un modelo podría clasificar una imagen como “gato”, “coche” o “árbol”. Esta es una capacidad necesaria para muchos casos de uso, lo que incluye diagnósticos médicos (por ejemplo, identificar un tumor en una tomografía), seguridad (detectar rostros) o incluso aplicaciones de consumo, como organizar una biblioteca de fotos.

Existen dos tipos principales de actividades de clasificación. La clasificación binaria es donde las imágenes se ordenan en una de dos categorías, como “spam” vs. “no spam”. La clasificación de clases múltiples es donde una imagen podría pertenecer a una de muchas categorías posibles, como en el monitoreo de vida silvestre o la detección de enfermedades. Al mapear datos visuales sin procesar a etiquetas significativas, la clasificación de imágenes proporciona la base para tareas de visión artificial de nivel superior.

Detección de objetos

La detección de objetos profundiza en la clasificación al localizar e identificar objetos específicos dentro de una imagen. Los sistemas de visión artificial analizan datos visuales para determinar no solo qué está presente, sino también dónde aparece. Lo hacen usando cuadros delimitadores, que son marcadores rectangulares dibujados alrededor de los objetos detectados. A diferencia de la clasificación simple, que asigna una sola etiqueta a toda la imagen, las cajas delimitadoras proporcionan contexto espacial, lo que permite reconocer varios objetos simultáneamente dentro de un mismo fotograma.

Los modelos modernos de detección, como YOLO (You Only Look Once) o Faster R-CNN, están diseñados para un rendimiento en tiempo real y pueden procesar imágenes o flujos de video con suficiente rapidez como para soportar aplicaciones dinámicas como la conducción autónoma, la vigilancia y la realidad aumentada.

Segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes es esencialmente una clasificación a nivel de píxeles, en la que a cada píxel de una imagen se le asigna una etiqueta y se detectan los límites, lo que permite delinear con precisión las formas de los objetos. A diferencia de la detección de objetos, que usa cuadros delimitadores, la segmentación proporciona un mapa detallado de lo que representa cada píxel.

Existen dos tipos principales de segmentación de imágenes: semántica e instancia. La segmentación semántica asigna cada píxel a una categoría, como “carretera”, “auto” o “árbol”. La segmentación de instancias distingue entre objetos individuales de la misma categoría, como dos tipos diferentes de automóviles.

La segmentación es esencial cuando se requieren detalles muy precisos, como en el caso de las imágenes médicas o la cartografía de regiones agrícolas. En estos casos, las clasificaciones más amplias no proporcionan la precisión necesaria para realizar análisis o tomar decisiones con exactitud.

Reconocimiento facial y análisis biométrico

El reconocimiento facial utiliza algoritmos avanzados para identificar a las personas mediante el análisis de rasgos faciales únicos. Las técnicas incluyen la detección de puntos de referencia faciales, que señala puntos de referencia clave como ojos, nariz y boca, así como mapeo de características, que convierte estos puntos de referencia en representaciones numéricas para compararlos con los perfiles almacenados.

Más allá de la verificación de identidad, los sistemas también pueden realizar el reconocimiento de emociones mediante la detección de expresiones que suelen indicar felicidad o enojo, así como el análisis de atributos faciales para evaluar rasgos como la edad, el género o la atención. En conjunto, estos métodos permiten aplicaciones biométricas en materia de seguridad, autenticación e interacción entre seres humanos y computadoras.

Reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es el proceso de detectar y extraer texto de imágenes para que las máquinas puedan convertir caracteres visuales en datos digitales. Los sistemas OCR procesan tanto texto impreso, que suele ser más uniforme y fácil de reconocer, como escritura a mano, que requiere modelos avanzados para gestionar las variaciones en el estilo y la legibilidad.

Más allá de la simple extracción de texto, el OCR también admite el análisis de documentos y el procesamiento de formularios, e identifica automáticamente campos, tablas o diseños estructurados. Estas capacidades agilizan tareas como la digitalización de archivos, la automatización del procesamiento de facturas y la búsqueda de documentos escaneados, lo que convierte al OCR en una técnica vital en las aplicaciones modernas de visión artificial.

Análisis de video y seguimiento de movimiento

La visión artificial no consiste solo en trabajar con imágenes estáticas. También se puede aplicar a transmisiones de video, lo que permite que los sistemas interpreten datos visuales dinámicos y sensibles al tiempo. Una capacidad clave relacionada con el análisis de video o película es el seguimiento de objetos, donde los algoritmos siguen objetos específicos a través de fotogramas consecutivos, y mantienen la identidad y la posición a medida que los objetos se mueven. Esto permite que aplicaciones como la vigilancia, la analítica deportiva y la conducción autónoma puedan monitorear la actividad en tiempo real.

Además del seguimiento de movimiento, los modelos avanzados pueden realizar reconocimiento de acciones, identificar movimientos como caminar, correr u ondear, y análisis de comportamiento que detecta patrones o anomalías en la actividad humana o de objetos.

Aplicaciones de la visión artificial en distintas industrias

Atención médica e imágenes médicas

La visión artificial tiene una amplia gama de aplicaciones en la industria de la salud. En el análisis de diagnóstico, los modelos avanzados de visión artificial demostraron que pueden interpretar radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computadas de forma más rápida y precisa que un ser humano por sí solo. Este apoyo a los radiólogos mejora la productividad y reduce los errores. Para la detección de enfermedades, los sistemas de visión pueden identificar patrones sutiles relacionados con afecciones en fase inicial, como el cáncer o las enfermedades cardiovasculares. Detectar estas afecciones antes de que hayan avanzado ayuda a mejorar los resultados. 

En entornos quirúrgicos, la visión artificial puede potenciar la robótica y la orientación en tiempo real, lo que mejora la precisión y la seguridad durante procedimientos complejos. Aplicaciones como estas están haciendo avanzar la salud al combinar la automatización con la experiencia humana. Esto permite obtener diagnósticos más confiables, cirugías más seguras y estrategias de tratamiento proactivas, todo gracias al potencial del análisis inteligente de imágenes.

Vehículos autónomos y transporte

Otro sector en el que la visión artificial desempeña un papel fundamental es el de los vehículos autónomos. En los sistemas de conducción autónoma, los algoritmos de visión artificial interpretan los entornos del mundo real para que los vehículos puedan circular de forma segura, precisa y eficiente.

Por ejemplo, la detección de carril garantiza un posicionamiento preciso, mientras que la evasión de obstáculos reduce las colisiones. El reconocimiento de señales de tráfico favorece el cumplimiento normativo y el flujo fluido del tráfico, lo que minimiza las demoras y mejora la confianza del cliente. Los sistemas de detección de peatones y de seguridad avanzados brindan protección adicional contra accidentes, lo que reduce los riesgos del seguro y mejora la confianza pública en las flotas autónomas.

En conjunto, estas capacidades pueden ayudar a reducir los costos operativos, mejorar los registros de seguridad y acelerar la adopción del transporte autónomo. Al combinar una percepción de alta precisión con la toma de decisiones en tiempo real, la visión artificial se convierte en una pieza esencial para las soluciones de movilidad escalables, las que deben cumplir tanto con los estándares regulatorios como con las expectativas de los consumidores.

Fabricación y control de calidad

La visión artificial tiene un potencial de aplicación significativo en las áreas de fabricación y control de calidad. La detección automática de defectos y la inspección de productos ayudan a garantizar una calidad constante, lo que reduce el desperdicio y minimiza las costosas retiradas de productos del mercado. Los sistemas de visión también pueden supervisar los procesos de la línea de montaje en tiempo real, lo que permite una automatización que aumenta el rendimiento y reduce los errores humanos.

Funciones similares pueden mejorar el mantenimiento predictivo al identificar el desgaste, la desalineación u otros problemas del equipo antes de que se produzcan fallas, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos de reparación. En conjunto, este tipo de aplicaciones puede aumentar la productividad, mejorar la satisfacción del cliente y reforzar la competitividad gracias a la eficiencia operativa, la precisión y el ahorro de costos. 

Comercio minorista y comercio electrónico

En los sectores minorista y de comercio electrónico, la visión artificial puede impulsar el valor empresarial al mejorar la eficiencia y el compromiso del cliente. Los sistemas de búsqueda visual y de recomendaciones personalizan las compras, lo que a menudo aumenta las tasas de conversión. El cobro automatizado y la gestión del inventario reducen los costos de mano de obra, minimizan los errores y mejoran la velocidad operativa.

Para entornos en tienda, las cámaras pueden analizar el comportamiento de los clientes a fin de ofrecer información sobre preferencias y patrones de tráfico que informan estrategias de merchandising y promociones específicas.

Aplicaciones como estas pueden ayudar a aumentar la rentabilidad, optimizar las operaciones y ofrecer experiencias de compra superiores que refuercen la lealtad de los clientes y la ventaja competitiva.

Seguridad y vigilancia

La visión artificial puede mejorar las capacidades de seguridad al ofrecer sistemas de monitoreo y detección de intrusiones rentables y en tiempo real. Esto reduce la dependencia de la supervisión manual y disminuye los costos operativos. 

En términos de vigilancia, la detección de amenazas y el análisis de multitudes ayudan a las organizaciones a prevenir incidentes y gestionar grandes concentraciones de personas de forma segura. El control de acceso y la verificación de identidad pueden eliminar los cuellos de botella en los puntos de entrada, al tiempo que garantizan que solo las personas autorizadas obtengan acceso.

Al mejorar la seguridad y reducir los riesgos, la visión artificial es una parte importante de las soluciones de seguridad y vigilancia inteligentes y escalables que protegen los activos, los empleados y los clientes, al tiempo que optimizan la asignación de recursos.

Monitoreo agrícola y ambiental

Las aplicaciones de visión artificial tienen una fuerte propuesta de valor en la agricultura y el monitoreo ambiental, principalmente porque mejoran la eficiencia y la sostenibilidad. El monitoreo de la salud de los cultivos y la predicción del rendimiento ayudan a los agricultores a optimizar los recursos y reducir el desperdicio. La detección de plagas respalda las estrategias de gestión de la agricultura de precisión al reducir el uso de productos químicos y proteger los cultivos mediante intervenciones específicas.

Las aplicaciones de monitoreo y conservación de la vida silvestre pueden proporcionar información en tiempo real sobre los ecosistemas, al ayudar a las organizaciones a proteger la biodiversidad mientras cumplen con los objetivos regulatorios y de sostenibilidad. 

Este tipo de capacidades ayuda a reducir costos y a fortalecer la gestión ambiental, lo que representa resultados deseables tanto para las agroempresas como para los grupos de conservación.

Visión artificial en el Data Lakehouse

Databricks ofrece un enfoque poderoso de la visión artificial empresarial al unificar la gestión visual de datos, flujos de trabajo de IA escalables y gobernanza en una sola plataforma. Esto permite a las organizaciones capacitar y desplegar sus modelos a gran escala y acelerar la innovación, mientras que la gobernanza, el cumplimiento normativo y el seguimiento de linaje integrados ayudan a mantener conjuntos de datos y resultados seguros, auditables y confiables.

Arquitectura de datos unificada para datos visuales

La arquitectura lakehouse de Databricks simplifica la infraestructura para modelos de visión artificial al unificar datos no estructurados de imágenes y videos a gran escala con metadatos estructurados. En lugar de administrar sistemas separados, los equipos pueden almacenar datos visuales sin procesar, anotaciones y etiquetas juntos, lo que facilita la capacitación y evaluación de modelos.

El almacenamiento unificado soporta todo el flujo de trabajo de visión artificial al albergar conjuntos de datos de entrenamiento, artefactos de modelos y salidas de inferencia en un solo lugar. El control de versiones y el seguimiento de linaje integrados garantizan que los conjuntos de datos visuales sigan siendo consistentes y auditables a lo largo del tiempo. Este enfoque integrado optimiza las cargas de trabajo de visión artificial de la empresa, lo que permite una innovación más rápida, resultados confiables y una administración escalable.

Entrenamiento y despliegue escalable de modelos

La arquitectura de Data Lakehouse permite a las organizaciones distribuir su capacitación al permitir que modelos grandes se ejecuten en múltiples GPU. Sin embargo, el enfoque de Databricks también incluye una gestión integrada del clúster de GPU que ayuda a optimizar costos y rendimiento. Los equipos pueden pasar fácilmente de los experimentos con prototipos a cargas de trabajo de producción completas sin cambiar de sistema, lo que simplifica la implementación. La integración con MLflow proporciona seguimiento y reproducibilidad de los experimentos, lo que ayuda a las empresas a supervisar los resultados y gestionar los modelos de manera eficaz.

Este enfoque facilita la escalabilidad de los modelos de visión artificial empresariales mientras se mantiene la eficiencia y la confiabilidad.

Gobernanza empresarial y cumplimiento

Otro beneficio del enfoque de Databricks es que la gobernanza y el cumplimiento están integrados en su arquitectura lakehouse. Esto proporciona controles de acceso detallados que ayudan a proteger conjuntos de datos confidenciales de usuarios no autorizados, mientras que Databricks Unity Catalog proporciona versiones de modelos y registros de auditoría para respaldar la transparencia y la responsabilidad.

Las políticas integradas y el seguimiento agilizan el cumplimiento de normativas como el RGPD, la CCPA y las nuevas normas sobre IA. Además, las herramientas de detección de sesgos y explicabilidad de modelos ayudan a las empresas a desplegar modelos de visión de forma responsable, lo que genera confianza y cumple con requisitos éticos y regulatorios.

Herramientas, marcos y tecnologías

Bibliotecas populares de visión artificial

Aunque hay varias bibliotecas que podrían servir como punto de partida práctico para implementar la visión artificial empresarial, OpenCV se considera generalmente como la opción de código abierto fundamental y ofrece herramientas esenciales para el procesamiento y análisis de imágenes. Para el aprendizaje profundo, los marcos como TensorFlow y PyTorch proporcionan plataformas escalables para construir y entrenar modelos de visión avanzados y pueden soportar tareas que van desde la detección de objetos hasta la segmentación.

Las bibliotecas especializadas pueden ampliar estas capacidades. Por ejemplo, Detectron2 se centra en la detección y segmentación, mientras que Keras simplifica la creación de prototipos de modelos. Al combinar flexibilidad, escalabilidad y funcionalidad específica para cada tarea, estos recursos pueden ayudar a acelerar la innovación y la implementación en una amplia gama de aplicaciones.

Modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia

Otra forma de reducir el costo y la complejidad de la implementación es utilizar modelos preentrenados para reducir el tiempo de entrenamiento y las necesidades de datos. Arquitecturas como ResNet para la clasificación de imágenes, YOLO para la detección de objetos y EfficientNet para tareas de visión escalables son opciones ampliamente adoptadas, mientras que repositorios como TensorFlow Hub, PyTorch Hub y Hugging Face también proporcionan modelos listos para usar. A través del aprendizaje de transferencia, las organizaciones pueden adaptar estos modelos a dominios específicos, al ajustar capas o reentrenar con conjuntos de datos personalizados.

Entornos de desarrollo e implementación

En cuanto al entorno preferido para las cargas de trabajo de visión artificial, las empresas pueden elegir la nube por su escalabilidad o una infraestructura local para tener mayor control y cumplimiento normativo; por otro lado, el despliegue en el borde permite realizar tareas de visión en tiempo real cerca de las fuentes de datos para reducir la latencia. En cuanto a las elecciones de hardware, ya sean GPU para procesamiento paralelo o procesadores especializados como TPU y NPU, Databricks recomienda evaluar tus opciones en términos de optimización del rendimiento y permitir un entrenamiento, inferencia y despliegue eficientes en diversos entornos empresariales.

Introducción a la visión artificial

Requisitos previos y conocimientos básicos

Uno de los primeros pasos que las empresas pueden tomar al comenzar con las iniciativas de visión artificial es asegurarse de que cumplan con algunos requisitos prácticos. Por ejemplo, es esencial tener conocimientos prácticos de Python, ya que la mayoría de los marcos y bibliotecas lo utilizan. Los equipos también deben tener un dominio de conceptos básicos de ML como la capacitación, la validación, el sobreajuste y la inferencia. La familiaridad con áreas de las matemáticas como álgebra lineal, probabilidad y optimización es útil, pero no obligatoria.

Un error común es pensar que se necesitan habilidades avanzadas de investigación para tener éxito. Sin embargo, muchas herramientas, modelos previamente entrenados y servicios en la nube te permiten comenzar poco a poco, aprovechar los recursos existentes y generar confianza a través de proyectos aplicados. Las organizaciones pueden entonces ganar impulso rápidamente sin verse abrumadas por las demandas técnicas.

Rutas de aprendizaje y recursos

Las empresas deben considerar comenzar con tareas básicas de procesamiento de imágenes, como el filtrado o la segmentación, antes de pasar al aprendizaje profundo para la clasificación o la detección. Los cursos en línea, los tutoriales y la documentación sobre marcos mencionados anteriormente (TensorFlow, PyTorch, OpenCV) también ofrecen vías de aprendizaje accesibles.

Comenzar con proyectos pequeños y manejables, como la detección de defectos o el reconocimiento simple de objetos, permite desarrollar habilidades y confianza. Los recursos de la comunidad, los foros y los grupos de código abierto también ofrecen orientación valiosa, resolución de problemas y acceso a las mejores prácticas compartidas que pueden ayudar a acelerar la adopción.

Crear el primer proyecto de visión artificial

Para tu primer proyecto de visión artificial, comienza por elegir un problema claro y práctico que se alinee con las necesidades del negocio, como clasificar imágenes de productos o detectar defectos. Selecciona o prepara un conjunto de datos con ejemplos limpios y bien etiquetados, ya que la calidad de los datos determina los resultados. Además, asegúrate de que tu proceso de desarrollo sea iterativo. Es decir, entrena tu modelo, prueba, perfecciona y repite para mejorar la precisión.

Entre los errores más comunes se encuentran los datos mal etiquetados, el sobreajuste y las expectativas poco realistas. También hay que tener en cuenta que la depuración a menudo requiere comprobar los pasos de preprocesamiento, validar etiquetas y monitorear métricas como la precisión y la recuperación. Al mantener el alcance manejable y aprender de cada ciclo, las empresas pueden generar confianza y establecer una base sólida para futuras iniciativas de visión artificial.

Desafíos y consideraciones en la visión artificial

Requisitos de calidad y cantidad de datos

Algunos de los principales desafíos que probablemente encontrarás al desarrollar tus iniciativas de visión artificial están relacionados con la necesidad de grandes y diversos conjuntos de datos de entrenamiento, que son esenciales para garantizar que tus modelos se generalicen en una variedad de entornos y casos de uso. Sin embargo, la recopilación de estos conjuntos de datos también puede plantear sus propios retos. Por ejemplo, el etiquetado de datos puede requerir mucho trabajo y exigir conocimientos especializados, lo que puede suponer un costo significativo.

Además, si los datos de entrenamiento se inclinan hacia ciertos grupos demográficos, condiciones o contextos, los modelos pueden tener un rendimiento inferior o producir resultados sesgados. Abordar estos problemas temprano es vital para construir sistemas de visión artificial confiables, escalables y sólidos desde el punto de vista ético.

Demandas de recursos computacionales

Las iniciativas de visión artificial requieren importantes recursos computacionales, tanto para entrenar modelos complejos como para realizar inferencias en tiempo real. Dado que la formación requiere GPU de alto rendimiento o hardware especializado, esto puede generar costos empresariales considerables en infraestructura y servicios en la nube.

Las organizaciones a menudo necesitan equilibrar el rendimiento con las limitaciones presupuestarias. En entornos con recursos limitados, las técnicas de optimización, como la compresión de modelos, la cuantificación y las arquitecturas eficientes, ayudan a reducir la carga computacional sin perder precisión. Atender estas demandas ayuda a mantener la escalabilidad y un despliegue eficiente.

Privacidad, ética y preocupaciones regulatorias

Existen varios elementos de las iniciativas de visión artificial que pueden plantear preocupaciones sobre privacidad, ética y normativas. Las aplicaciones de vigilancia pueden capturar información personal confidencial sin consentimiento, lo que tiene consecuencias en materia de privacidad. El reconocimiento facial y los sistemas biométricos introducen dilemas éticos, en particular, en lo que respecta a la equidad, la precisión y el posible uso indebido. Las normativas emergentes, como los marcos de gobernanza de la IA y las leyes de protección de datos, moldean cada vez más la forma en que las organizaciones deben diseñar y desplegar sistemas de visión.

Para alinearse con las prácticas responsables de IA, los equipos deben priorizar la transparencia, minimizar el sesgo, garantizar la seguridad de los datos e implementar medidas de protección que respeten los derechos individuales y ayuden a generar confianza. 

Precisión y confiabilidad del modelo

Los sistemas de visión artificial a menudo luchan con casos extremos y escenarios novedosos donde el rendimiento puede degradarse de forma inesperada. Para mitigar esto, es esencial realizar pruebas rigurosas en diversas condiciones para validar la generalización y descubrir debilidades. 

Además, los ejemplos adversariales, entradas cuidadosamente elaboradas que engañan a los modelos, ponen de manifiesto la necesidad de robustez. Construir arquitecturas resilientes e incorporar técnicas defensivas ayuda a garantizar un rendimiento confiable en entornos impredecibles del mundo real.

El futuro de la visión por computadora

Arquitecturas y técnicas emergentes

Existen varias arquitecturas emergentes que están moldeando la evolución de la visión artificial. Por ejemplo, los Vision Transformers ofrecen una mejor escalabilidad y rendimiento al aprovechar mecanismos de atención en lugar de parches de imagen. Esto mejora la precisión para tareas complejas. 

Los modelos multimodales que integran la visión con el lenguaje permiten una comprensión más rica, lo que potencia aplicaciones como los subtítulos de imágenes y la respuesta a preguntas visuales. Las herramientas de IA generativa, como DALL-E y Stable Diffusion, demostraron su potencial creativo, al proporcionar nuevas formas de generar imágenes realistas y atractivas. Mientras tanto, los avances en el aprendizaje con pocos ejemplos y sin ejemplos reducen la dependencia de conjuntos de datos masivos etiquetados, lo que amplía la adaptabilidad y acelera la implementación.

Integración con otras tecnologías de IA

Para impulsar nuevas capacidades, la visión artificial también se puede integrar con otras tecnologías. Los modelos de lenguaje visual permiten a los sistemas interpretar y generar descripciones de contenido visual. Esta intersección con el procesamiento del lenguaje natural mejora aplicaciones como el subtitulado de imágenes, la búsqueda y el razonamiento multimodal.

En robótica, el aprendizaje por refuerzo combinado con la visión artificial permite a las máquinas interactuar con su entorno y adaptarse a él, y mejora la navegación, la manipulación y la toma de decisiones. Estos avances amplían el papel de la visión artificial en la creación de sistemas inteligentes y conscientes del contexto en todas las industrias.

Tendencias y oportunidades de la industria

A medida que la visión artificial se intersecta más con el edge computing, permitirá un procesamiento más en tiempo real directamente en los dispositivos. Este cambio reduce la dependencia de la infraestructura centralizada y admite aplicaciones que requieren baja latencia. Al mismo tiempo, la democratización de la tecnología de visión artificial, a través de herramientas de código abierto, servicios en la nube y hardware menos costoso, ampliará el acceso más allá de los equipos especializados. 

A medida que los mercados emergentes aumenten la adopción, es probable que haya más aplicaciones en la agricultura, la salud, el comercio minorista y el transporte que también resalten nuevas oportunidades de innovación.

Preguntas frecuentes

¿La visión artificial forma parte de la IA o el ML? 

La IA abarca todas las técnicas que permiten a las máquinas imitar la inteligencia humana. El ML se enfoca en algoritmos que aprenden patrones a partir de datos y mejoran el rendimiento a lo largo del tiempo sin programación explícita, y por lo tanto es un subconjunto de la IA. La visión artificial es un área de aplicación dentro de la IA que a menudo se basa en técnicas de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo para realizar tareas como la detección de objetos. Por lo tanto, la visión artificial es la aplicación específica del dominio de los métodos de ML a los datos visuales.

¿Es la visión artificial un campo en extinción?

En pocas palabras, no. La visión artificial está en pleno auge, con una fuerte demanda y una rápida innovación. Si bien existen preocupaciones sobre la saturación del mercado, se proyecta que el mercado global crecerá casi un 20 % anualmente hasta 2030. El desarrollo de aplicaciones está despegando en sectores como salud, manufactura, comercio minorista, agricultura y robótica, impulsado por avances como los Vision Transformers, la IA generativa y el edge computing.

La demanda de experiencia sigue siendo alta, con oportunidades en investigación, ingeniería y desarrollo de productos. Lejos de estar desapareciendo, la visión artificial se está convirtiendo, de hecho, en la piedra angular de la próxima generación de sistemas inteligentes.

¿Cuál es la diferencia entre la visión artificial y el procesamiento de imágenes?

El procesamiento de imágenes utiliza técnicas matemáticas basadas en reglas, como el filtrado o la compresión, para manipular o mejorar las imágenes. Como un subconjunto de IA, la visión artificial utiliza capacidades de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo para entrenar cómo interpretar y analizar datos visuales. Las técnicas de procesamiento de imágenes no son capaces de aprender de los datos que procesan, por lo que son más adecuadas para la manipulación técnica, mientras que la visión artificial es más adecuada para extraer significado y permitir acciones inteligentes.

¿Cuántos datos necesito para capacitar un modelo de visión artificial?

Esta respuesta depende en gran medida de la complejidad de la tarea que esté realizando el modelo. Una clasificación básica con un número limitado de categorías puede requerir solo unos pocos miles de imágenes etiquetadas. Por otro lado, es posible que sea necesario entrenar la detección de objetos en una variedad de entornos utilizando millones de personas. El aprendizaje por transferencia puede reducir esta carga empleando modelos preentrenados y ajustes precisos con conjuntos de datos más pequeños. El aumento de datos, como los giros o cambios de color, amplía la diversidad de tu conjunto de datos sin necesidad de recolectar nuevos, mientras que los datos sintéticos generados mediante simulaciones o IA generativa pueden complementar las muestras del mundo real, lo que mejora la robustez y reduce los costes de etiquetado.

¿Puede la visión artificial funcionar en tiempo real?

Sí, la visión artificial en tiempo real se puede lograr mediante la combinación de diseño de modelos eficientes, estrategias de implementación en el borde y técnicas de optimización. Sin embargo, la velocidad de inferencia depende de factores como la complejidad del modelo, que puede aumentar los recursos informáticos necesarios, así como del hardware disponible, los requisitos de latencia y el volumen de transferencia de datos a servidores no locales involucrados.

En cuanto al despliegue en el borde, ejecutar inferencia en dispositivos en el borde como sensores IoT puede reducir la latencia, abordar ciertas preocupaciones de privacidad, reducir el uso del ancho de banda y proporcionar independencia frente a la conectividad de red. Sin embargo, los dispositivos en el borde suelen tener memoria, potencia de procesamiento y duración de batería limitadas.

Las técnicas de optimización a considerar incluyen las siguientes:

• Compresión y poda de modelos
• Cuantización
• Destilación de conocimientos
• Aceleración de hardware con chips especializados
• Marcos como TensorFlow Lite o PyTorch Mobile para agilizar el despliegue

Conclusión

La visión artificial está a punto de transformar una serie de industrias al permitir que las máquinas interpreten y actúen sobre la información visual. Estas capacidades impulsaron la innovación en industrias como la salud, la fabricación, el comercio minorista, el transporte y muchas más, y seguirán haciéndolo.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el éxito de la visión artificial en entornos empresariales depende no solo de algoritmos avanzados, sino también de una sólida infraestructura de datos y gobierno para garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de normas en conjuntos de datos visuales a gran escala. Para aprovechar todo su potencial, las organizaciones deben realizar experimentos prácticos, y comenzar con proyectos pequeños y aprovechar plataformas como Databricks para optimizar los flujos de trabajo y escalar soluciones.

Si quieres obtener más información, explorar las capacidades de visión artificial de Databricks y probar un proyecto inicial son excelentes pasos que seguir. Con la base adecuada, la visión artificial puede evolucionar de pilotos experimentales a sistemas críticos para la empresa, ya que moldea el futuro de la automatización inteligente y la toma de decisiones para tu organización.