La visión artificial avanza rápidamente gracias a las mejoras en los algoritmos de IA, el aumento de la potencia computacional y la proliferación de datos. Los modelos de aprendizaje automático mejorados permiten un reconocimiento y procesamiento de imágenes más precisos. La creciente demanda de automatización y tecnologías inteligentes en diversos sectores, como la salud, la automoción y el comercio minorista, impulsa un mayor desarrollo.
Figura 1: Visión por computadora
Fuente: Análisis DBMR
Por definición
La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras interpretar y comprender la información visual del mundo, de forma similar a como los humanos procesamos la información visual. Implica el desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de analizar imágenes y vídeos para extraer datos significativos, como la identificación de objetos, la detección de patrones y la comprensión de escenas.
La tecnología abarca diversas técnicas y aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y el análisis de vídeo. La visión artificial se utiliza en diversas áreas, como los vehículos autónomos, la imagenología médica y los sistemas de vigilancia, mejorando la automatización y la toma de decisiones al dotar a las máquinas de la capacidad de percibir e interpretar estímulos visuales.
La visión artificial tiene sus orígenes en la década de 1960, surgiendo del campo más amplio de la inteligencia artificial. Las primeras investigaciones se centraron en el procesamiento básico de imágenes y el reconocimiento de patrones, utilizando algoritmos sencillos para analizar datos visuales. En la década de 1980, se lograron avances significativos con el desarrollo de técnicas más sofisticadas para la extracción de características y la segmentación de imágenes.
La década de 1990 presenció un auge en el interés debido a la llegada del aprendizaje automático, que introdujo métodos más potentes para la clasificación de imágenes y la detección de objetos. La década del 2000 trajo consigo una revolución con la llegada del aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales (CNN), que mejoraron significativamente la precisión y las capacidades de los sistemas de visión artificial. Hoy en día, la visión artificial continúa evolucionando rápidamente, impulsada por los avances en IA, el aumento de la potencia computacional y la proliferación de tecnologías de imágenes de alta resolución.
Desarrollos del mercado
- En marzo de 2021, JAI A/S lanzó las nuevas cámaras GO-5000M-PGE-UV y GO-5000M-PMCL-UV, que son cámaras de velocidad media. Estas cámaras ofrecen imágenes con una resolución de 5 megapíxeles y una velocidad de fotogramas por segundo de 22 a 107 fps. Se pueden utilizar para la calibración de láseres UV y la inspección de superficies de metales y plásticos, entre otros. Se pueden implementar en diversas industrias para obtener resoluciones de alta calidad.
- En marzo de 2020, KEYENCE CORPORATION lanzó un nuevo sistema de visión con iluminación de proyección de patrones, la serie CV-X, que permite realizar inspecciones 2D, extracción de altura e inspección 3D, entre otras funciones. Está impulsado por un controlador de visión. Se trata de un producto único que permite inspeccionar y analizar defectos y es ampliamente utilizado en empresas automotrices. Es un activo clave para la empresa gracias a su fiabilidad en la detección de defectos.
- En abril de 2024, Cadence Design Systems, Inc. lanzó los nuevos productos: los DSP Vision Q8 y Vision P1. Esto se hizo para satisfacer la creciente demanda en sectores como la automoción, la telefonía móvil y el consumo. Gracias a la optimización de estos modelos para aplicaciones móviles y multicámara de alta gama en la automoción, los productos cuadruplicaron su rendimiento. La compañía amplió su cartera de productos y ofreció productos fiables a los consumidores.
Oportunidades futuras -
Además, la visión artificial es vasta y transformadora, abarcando áreas como los sistemas autónomos, donde mejorará las capacidades de los vehículos autónomos y los drones mediante la detección y navegación avanzadas de objetos. En el ámbito sanitario, la visión artificial promete avances en el diagnóstico por imagen, permitiendo la detección temprana de enfermedades y el tratamiento personalizado. Asimismo, su aplicación en la realidad aumentada y las ciudades inteligentes mejorará las experiencias interactivas y la gestión urbana al permitir el análisis de datos en tiempo real y la monitorización ambiental. A medida que la tecnología avanza, la visión artificial está preparada para impulsar la innovación en todos los sectores, ofreciendo nuevas soluciones y eficiencias de formas antes inimaginables.
Avances tecnológicos en el mercado de la visión artificial
Varios desarrollos clave impulsan los avances tecnológicos en visión artificial. La introducción del aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales (CNN) ha mejorado significativamente la precisión del reconocimiento y la clasificación de imágenes. El hardware mejorado, como las GPU y las TPU, proporciona la potencia computacional necesaria para procesar grandes conjuntos de datos y modelos complejos. La disponibilidad de vastos conjuntos de datos anotados ha acelerado el entrenamiento y el rendimiento de los modelos. Además, las innovaciones en edge computing permiten el procesamiento de imágenes en tiempo real en dispositivos con recursos limitados. Los avances en imágenes 3D y tecnología LIDAR están mejorando la comprensión espacial y la detección de objetos. Los algoritmos mejorados para la extracción de características y el reconocimiento de patrones también están ampliando los límites de lo que los sistemas de visión artificial pueden lograr. En conjunto, estos avances están ampliando las capacidades y aplicaciones de la visión artificial en diversas industrias.
Por ejemplo,
- En marzo de 2024, T-Hub y el Departamento de Ciencia y Tecnología (DST) lanzaron el Centro Tecnológico de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial (MATH) en India. Esta iniciativa busca impulsar la innovación en IA, generar más de 500 empleos relacionados con la IA para 2025 y apoyar a más de 150 startups cada año. MATH está diseñado para crear un ecosistema dinámico para startups de IA, consolidando la posición de India en el mercado global de IA e impulsando el crecimiento tecnológico y la creación de empleo.
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