Visión por Computadora 101

Visión por Computadora Fundamentos Básicos

Primeros Pasos y Evolución

Imagínate un mundo donde las máquinas no solo pueden ver, sino también comprender, donde sus “ojos” están impulsados por la inteligencia artificial, capaz de reconocer objetos y patrones tan hábilmente como el ojo humano. Gracias a la evolución de la inteligencia artificial, especialmente el advenimiento del aprendizaje profundo y las redes neuronales, nos encontramos en el umbral de esta impresionante realidad.

La Visión por Computadora, un campo que se originó en 1959 con la aparición del primer escáner de imágenes digitales, ha experimentado una notable evolución. Inicialmente, el desarrollo de la visión por computadora se basaba en algoritmos, como núcleos, homografías y modelos gráficos, que permitían a las computadoras interpretar y procesar datos visuales. Sin embargo, llegó un momento en el que la eficacia de estos métodos alcanzó sus limitaciones. Las demandas computacionales del reconocimiento de imágenes y la segmentación semántica eran simplemente demasiado vastas para la tecnología informática de esa era.

El punto de inflexión en la evolución de la visión por computadora se produjo con el aumento en la potencia informática durante los años 2000 y 2010. Esta transformación permitió la adopción de redes neuronales que requerían millones e incluso miles de millones de cálculos, dando lugar a las Redes Neuronales Convolutivas (CNNs). Estas redes revolucionaron la visión por computadora, allanando el camino para un reconocimiento de imágenes más eficiente y preciso, detección de objetos y comprensión de escenas. La evolución de la visión por computadora continúa estrechamente ligada a los avances en capacidades informáticas, prometiendo aún más desarrollos emocionantes en los próximos años.

Mientras recorremos esta línea de tiempo, nos encontramos con hitos críticos: la incursión de Facebook en el reconocimiento facial en 2010 y la introducción de TensorFlow por parte de Google en 2015. Estos eventos ser

Estas tareas han evolucionado significativamente, impulsadas por redes neuronales y la revolución del aprendizaje profundo, mejorando la precisión e impacto de las aplicaciones de Visión por Computadora.

Últimos Avances

Uno de los últimos avances en Visión por Computadora es la adopción de la arquitectura Transformer, que ya ha entregado resultados de vanguardia en diferentes tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Las capacidades excepcionales del modelo Transformer se destacan por el notable éxito de GPT-3, un potente modelo de lenguaje.

Los Transformers son modelos de redes neuronales diseñados para manejar datos secuenciales, lo que los hace altamente hábiles para capturar dependencias y relaciones en secuencias complejas, como frases o imágenes.

La adopción de Transformers en el campo de la Visión por Computadora ha dado lugar a resultados notables en tiempos recientes, y varios proyectos se destacan:

  • DETR (detección de objetos de principio a fin con Transformers): Este proyecto utiliza Transformers para la detección y segmentación de objetos, haciendo hincapié en el procesamiento de extremo a extremo.
  • Vision transformer (Una imagen vale 16×16 palabras): Transformers para el reconocimiento de imágenes a gran escala: Este modelo aplica Transformers a la clasificación de imágenes, haciendo hincapié en los mecanismos de autoatención sin incluir Redes Neuronales Convolucionales (CNN) tradicionales.
  • Image GPT (formación previa generativa a partir de píxeles): Utilizando Transformers, este proyecto se centra en la completación de imágenes a nivel de píxeles, estableciendo paralelismos con la forma en que los modelos GPT manejan la generación de texto.
  • Predicción de forma de carril de extremo a extremo con Transformers: Este proyecto utiliza Transformers para la detección de marcas de carril en conducción autónoma, ilustrando la aplicación de Transformers en escenarios del mundo real.

Además de la utilización de la arquitectura Transformer, la Visión por Computadora ha experimentado otros avances recientes. El aprendizaje con pocos ejemplos ayuda a que los modelos comprendan nuevos conceptos con ejemplos mínimos. El aprendizaje auto-supervisado permite que los modelos se entrenen a sí mismos sin necesidad de una gran cantidad de datos etiquetados. El aprendizaje por refuerzo integra la toma de decisiones inteligente en las tareas de Visión por Computadora. El aprendizaje continuo, al igual que el aprendizaje humano, acumula conocimiento a medida que llega de forma secuencial. Estos avances están transformando la Visión por Computadora para ofrecer soluciones más eficientes a desafíos del mundo real.

Aplicación Práctica

La Visión por Computadora está revolucionando una amplia gama de industrias. En el ámbito de los vehículos autónomos, desempeña un papel fundamental en el reconocimiento de señales de tráfico, la detección de peatones y la evaluación de las condiciones de la carretera, haciendo que los automóviles autónomos sean una realidad más segura. El sector de la salud se beneficia de la Visión por Computadora en el análisis de imágenes médicas, facilitando un mejor diagnóstico, planificación del tratamiento y seguimiento de los pacientes.

En el mundo minorista, la Visión por Computadora mejora la gestión de inventario, analiza el comportamiento del cliente y permite experiencias de compra sin necesidad de pasar por caja. La agricultura logra una mayor eficiencia a través del monitoreo de cultivos y la aplicación precisa de fertilizantes y pesticidas. Los fabricantes utilizan la Visión por Computadora para el control de calidad, el mantenimiento predictivo y garantizar la seguridad de los trabajadores.

Además, la tecnología refuerza los sistemas de seguridad y vigilancia al permitir el reconocimiento facial y de vehículos, la detección de anomalías y el análisis de multitudes.

En las redes sociales, la Visión por Computadora es la base del análisis de imágenes y vídeos, la moderación de contenido y los filtros de realidad aumentada. También es un valioso recurso en la conservación de la vida silvestre para rastrear y vigilar animales y apoyar los esfuerzos de conservación.

La Visión por Computadora también encuentra su lugar en el mundo del deporte, contribuyendo al seguimiento de jugadores, el análisis de rendimiento y la prevención de lesiones. Además, desempeña un papel crucial en el campo de los efectos visuales (VFX), potenciando deep fakes, la edición de fotos y vídeos y creaciones innovadoras como DALL-E y Midjourney.

Desafíos en la Visión por Computadora

Según el informe del AI Accelerator Institute “Análisis del estado de la IA – 2023”, la Visión por Computadora tiene un increíble potencial, pero también enfrenta algunos desafíos notables.

1. Altos Costos

Los altos costos asociados con la Visión por Computadora se deben principalmente a los requisitos computacionales intensivos para trabajar con imágenes. Para entrenar y desplegar modelos sofisticados de Visión por Computadora, son esenciales recursos informáticos significativos, especialmente Unidades de Procesamiento de Gráficos (GPUs, por sus siglas en inglés). Estas GPUs son hardware especializado diseñado para manejar las complejas operaciones matemáticas involucradas en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones. Además, el entrenamiento de modelos avanzados requiere instalaciones informáticas a gran escala equipadas con hardware costoso, lo que agrega aún más a los costos.

Además, el consumo de electricidad de estas instalaciones es notable, ya que los procesos computacionales requeridos para el análisis de imágenes son intensivos en energía. En consecuencia, los altos costos de hardware, electricidad e infraestructura presentan una barrera sustancial para el ingreso al campo de la Visión por Computadora, subrayando la necesidad de una inversión y recursos sustanciales para aprovechar el potencial de esta tecnología.

2. Falta de profesionales experimentados

La brecha de habilidades en el campo de la Visión por Computadora es considerable. Aunque hay muchos expertos en IA en todo el mundo, existe una gran brecha en el mercado laboral. La demanda de estos profesionales ha aumentado debido a que la IA y el aprendizaje profundo son cada vez más comunes, y muchas empresas grandes y pequeñas se están adentrando en este campo.

3. Tamaño de los conjuntos de datos necesarios

Un desafío importante en la Visión por Computadora es el tamaño de los conjuntos de datos necesarios para entrenar los modelos. Obtener muchas imágenes es fácil, pero tener muchas etiquetadas es difícil. La etiquetación precisa de las imágenes lleva mucho tiempo y requiere un control de calidad cuidadoso. Si bien servicios como Mechanical Turk de Amazon y Toloka de Yandex pueden ayudar con la etiquetación, también conllevan un costo, lo que hace que el proceso sea costoso. Por lo tanto, obtener un conjunto de datos grandes y bien etiquetados para entrenar los modelos de Visión por Computadora puede ser un desafío costoso.

4. Problemas éticos

Las preocupaciones éticas en la Visión por Computadora se están volviendo agudas, especialmente cuando se trata de sesgos introducidos por los datos utilizados para entrenar los modelos. Un problema preocupante es el sesgo de género, donde los modelos generativos, por ejemplo, podrían representar consistentemente a los médicos como hombres, reforzando los estereotipos de género.

De manera similar, puede surgir el sesgo racial, ya que algunos modelos pueden asociar involuntariamente ciertos grupos raciales con estereotipos negativos. Los sesgos también pueden extenderse a las comunidades subrepresentadas, lo que dificulta que estos grupos reciban una representación justa y precisa.

Reflexiones Finales

A medida que la Visión por Computadora continúa avanzando, tiene un inmenso potencial para el futuro. Su impacto transformador se extiende a través de diversas industrias, desde la atención médica y los vehículos autónomos hasta la agricultura y la seguridad. Con la capacidad de mejorar el diagnóstico, optimizar las operaciones y automatizar tareas, la Visión por Computadora está lista para impulsar nuevos avances tecnológicos.

Para explorar el vasto mundo de la Visión por Computadora y aprovechar sus capacidades, puedes estudiar tecnologías y aplicaciones específicas relevantes para tus campos. Ya sea OpenCV para Visión por Computadora en tiempo real, TensorFlow para aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático o la plataforma versátil de MATLAB para ingenieros y científicos, las herramientas y recursos están fácilmente disponibles para embarcarte en este emocionante viaje de innovación y descubrimiento.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Inteligencia Artificial

Conoce a SAM-PT Un nuevo método de IA que amplía la capacidad del modelo Segment Anything (SAM) para rastrear y segmentar cualquier cosa en videos dinámicos.

Existen numerosas aplicaciones, como la robótica, la conducción autónoma y la edición de video, que se benefician de ...

Inteligencia Artificial

Investigadores de Google presentan 𝗦𝘆𝗻𝘁𝗵𝗜𝗗 una herramienta digital para marcar con marcas de agua e identificar imágenes generadas por IA

En el panorama en constante evolución de la inteligencia artificial (IA), los modelos generativos están creando imáge...

Inteligencia Artificial

Robo-Dog establece el récord mundial de los 100 metros en la categoría sprint según el Guinness World Records

Guinness World records etiquetó a un robot parecido a un perro creado por un equipo del Instituto Avanzado de Ciencia...

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial ayuda a los robots domésticos a reducir a la mitad el tiempo de planificación

PIGINet utiliza el aprendizaje automático para simplificar y mejorar la planificación de tareas y movimientos de los ...

Aprendizaje Automático

Microsoft AI presenta Orca un modelo de 13 mil millones de parámetros que aprende a imitar el proceso de razonamiento de los LFM (modelos de fundación grandes).

Las notables capacidades de aprendizaje sin supervisión demostradas por modelos de base grandes (LFMs) como ChatGPT y...

Aprendizaje Automático

Rendimiento sobrehumano en la prueba Atari 100K El poder de BBF - Un nuevo agente de RL basado en valores de Google DeepMind, Mila y la Universidad de Montreal.

El aprendizaje por refuerzo profundo (RL) ha surgido como un algoritmo de aprendizaje automático poderoso para aborda...