La Visión Artificial: Ojos Digitales para la IA

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La visión artificial, una rama de la inteligencia artificial, capacita a las computadoras y sistemas para "ver" y comprender información visual a partir de imágenes y videos digitales. Al otorgarles esta capacidad de percepción, la visión artificial permite que las máquinas tomen decisiones e hagan recomendaciones basadas en datos visuales, lo que la convierte en una tecnología revolucionaria que encuentra aplicaciones en diversas industrias. Este artículo profundiza en la visión artificial, su funcionamiento y evolución a lo largo de los años.

Cómo Funciona la Visión Artificial

La visión artificial opera de manera similar a la visión humana, pero a través de cámaras, algoritmos y datos en lugar de retinas y cerebros humanos. Las máquinas deben aprender a reconocer objetos, identificar diferencias y comprender el contexto visual. Esto se logra a través de un proceso de entrenamiento utilizando algoritmos de machine learning, como el deep learning, y redes neuronales convolucionales (CNN).

El Papel del Machine Learning y las CNN

Machine learning permite que las computadoras se "enseñen" a sí mismas a través del análisis repetitivo de datos visuales. Las CNN son una pieza fundamental en el proceso de reconocimiento visual. Estas redes dividen las imágenes en píxeles etiquetados y realizan operaciones matemáticas para realizar predicciones sobre lo que están "viendo". A través de iteraciones y ajustes, estas redes neuronales logran reconocer imágenes de manera similar a los humanos.

Una Breve Historia de la Visión Artificial

La investigación en visión artificial comenzó en la década de 1950, cuando los neurofisiólogos estudiaron la respuesta del cerebro de un gato a imágenes visuales. Descubrieron que el procesamiento de imágenes comienza con la detección de bordes y formas básicas. En paralelo, la tecnología de escaneo de imágenes permitió a las computadoras adquirir imágenes digitales.

En la década de 1960, la inteligencia artificial (IA) emergió como campo académico y se inició la búsqueda para que las máquinas logren la visión humana. La década de 1970 vio el surgimiento de la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento inteligente de caracteres (ICR).

A lo largo de las décadas de 1980 y 1990, se desarrollaron algoritmos para la detección de objetos y se presentaron las primeras aplicaciones de reconocimiento facial en tiempo real. La estandarización en la etiqueta de datos visuales y la disponibilidad de conjuntos de datos como ImageNet allanaron el camino para las redes CNN.

El punto de inflexión llegó en 2012 con la aparición de AlexNet, un modelo de CNN que redujo drásticamente las tasas de error en el reconocimiento de imágenes.

Aplicaciones de la Visión Artificial

La visión artificial encuentra aplicaciones en diversas industrias, incluyendo energía, manufactura, automotriz y más. Se espera que el mercado de la visión artificial alcance los 48.6 mil millones de dólares en 2022. La tecnología se utiliza para tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos, seguimiento y recuperación de imágenes basada en contenido.

Empresas como IBM ofrecen servicios de desarrollo de software de visión artificial que proporcionan modelos preentrenados desde la nube. Esto permite a las organizaciones aprovechar la visión artificial incluso si carecen de recursos y potencia computacional.

La visión artificial es una tecnología transformadora que permite que las máquinas "vean" y comprendan el mundo visual que las rodea. Su impacto se extiende a prácticamente todas las industrias, y su crecimiento continuo está impulsando el desarrollo de aplicaciones cada vez más avanzadas. A medida que la visión artificial se convierte en una parte integral de nuestra vida cotidiana, su papel en la evolución de la inteligencia artificial se vuelve más significativo que nunca.

Documentación oficial: 

Vision Artificial - https://www.ibm.com/mx-es/topics/computer-vision
 
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