Todo lo que debes saber de visión artificial: ejemplos y aplicaciones

Visión artificial: definición, usos y aplicaciones generales

Hablar a estas alturas de nuevas tecnologías resulta una contradicción, ya que muchas de ellas se encuentran plenamente instauradas en nuestro día a día desde hace años e incluso décadas. ¿Sabías que algo tan “novedoso” como la inteligencia artificial, “nació” en la década de los 50? El motivo por el que nos suena tan actual es porque es ahora en plena tercera década del s. XXI, cuando se está explotando todo su potencial y sus aplicaciones se están democratizando hasta no necesitar un título de ingeniería para hacer uso de ellas.

Una de estas aplicaciones dentro del rango de inteligencia artificial que tampoco se caracteriza por su condición novedosa, es la visión artificial (usada desde hace décadas en los sistemas de control de calidad de industrias alimentarias, por ejemplo): una tecnología cuya eficacia para la recolección y el tratamiento seguro de datos, la convierte en la herramienta perfecta de quienes quieren sacar el máximo provecho de éstos. Una cualidad que, en plena era de la información, supone toda una ventaja competitiva de la que no interesa perder detalle, pero ¿qué es, en qué consiste y para qué puedo utilizar la visión artificial?

 

 

Profundiza en los orígenes de la Visión Artificial a través de nuestros artículos sobre Usos de la Inteligencia Artificial e Historia de la IA

 

Qué es la visión artificial

 

La visión artificial es una metodología que utiliza la tecnología basada en IA para obtener, procesar y analizar imágenes en tiempo real, de la cual obtiene información útil, veraz y tratable que puede ser procesada automáticamente por una máquina, sin necesidad de intervención humana.

Lo que se pretende por tanto con la implementación de herramientas basadas en visión artificial es automatizar procesos mediante la detección y clasificación de imágenes que, de ser llevados a cabo por individuos, requerirían mucho tiempo, nivel de detalle o alto grado de especialización, a la par que se reducen errores, aleatoriedades o imprecisiones que se puedan dar en el tratamiento de la misma información por parte de observadores humanos.

Además, la visión artificial actúa de “juez” ante la recolección de datos: eliminando o reduciendo significativamente la subjetividad que, como seres influidos por nuestro entorno, nos aplicaría en el caso de tramitar nosotros mismos la información. Todo ello teniendo también un reflejo en los costes, que se ven notablemente reducidos en lo que a tiempos y recursos se refiere.

Cómo funciona la visión artificial

 

Su funcionamiento consiste básicamente en imitar el comportamiento de cómo usamos nuestra propia visión para entender nuestro entorno, permitiendo obtener información de valor y en tiempo real. Así, de forma simplificada y como su propio nombre sugiere, su funcionamiento se basa en redes neuronales artificiales complejas que, previo tratamiento de las imágenes, pueden comprender mejor lo que les rodea sin que tengan que recibir información externa. Esto es sin que un operario la introduzca en su sistema.

De esta forma, la visión artificial se puede programar para percibir y comprender imágenes siguiendo patrones predefinidos que una vez reconocidos, pueden desencadenar las acciones que se deseen (almacenar, clasificar, contabilizar, alertar, etc.), y así, desde segmentar estratégicamente clientes, detectar puntos de mayor afluencia de personas, detección de puntos de mayor interés en ferias y congresos, etc.

¿Y cómo se llega a un nivel de detalle tan preciso como para poder “sustituir” la propia visión humana y mejorarla mediante un mayor nivel de reconocimiento y velocidad? Mediante otros sistemas complejos de aprendizaje automático (Deep learning), que permiten que el flujo de información recibido (los patrones predefinidos) sirvan a su vez para que cada vez la precisión sea mayor y se adapte a circunstancias impredecibles o cambiantes.

Definición y diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

 

Estos conceptos se utilizan a la hora de hablar de inteligencia artificial como la forma que tienen las diferentes herramientas de predecir y crear algoritmos capaces de anticipar respuesta, usándose en ocasiones como conceptos sinónimos de forma totalmente errónea.

A pesar de contar con un funcionamiento muy similar y convivir dentro del mismo ecosistema, el machine learning sería “una aproximación universal para cualquier tipo de problema a resolver”, y el deep learning su concreción en redes neuronales de gran tamaño: mientras machine learning refiere a toda forma en la que se usan algoritmos con la capacidad de autoaprendizaje mediante el uso masivo de datos que nosotros mismos proporcionamos, el deep learning va más allá pudiendo aportar valor adicional cuando se trabaja con imágenes y el volumen de registros es más extenso, creando redes neuronales artificiales capaces de asimilar la información desde numerosas fuentes.

El uso en inteligencia artificial de estas tecnologías es vital, ya que son las que permiten los automatismos: que no se tenga que generar, procesar y ofrecer toda la información de forma manual, algo que en la era big data, resultaría una tarea inabarcable.

 

Dónde se aplica la visión artificial

 

Al comienzo de este artículo, hablábamos de que el éxito que el término “inteligencia artificial” tiene actualmente, -como si fuera una tecnología reciente-, reside en que se ha amplificado su uso hasta saltar de los laboratorios a sectores como el retail o turismo entre otros. Lo mismo sucede con una de sus “hijas” más aventajadas, -la visión artificial-, que ha evolucionado desde sus usos más primigenios en entornos industriales (donde sigue siendo una pieza clave de control y producción) hasta ser capaz de detectar, tratar e incluso prevenir enfermedades degenerativas, por citar uno de sus usos más celebrables en el sector de la salud.

Los campos en los que actualmente se está haciendo uso de la visión artificial son inabarcables en un artículo de este humilde blog, pero a modo de muestra de su potencial, podemos destacar ciertos usos en los siguientes sectores populares:

  • Retail / Gran Consumo: seguimiento de la actividad comercial al detalle gracias a rastrear los recorridos de los clientes, calcular el tiempo total dedicado a cada producto, ofrecer perfiles de aquellos clientes con mayor/menor propensión a la compra, etc.
  • Banca / seguros: prevención de pérdidas gracias a la detección de comportamientos anómalos relacionados con el fraude y el robo.
  • Farma / bienestar: desarrollo de modelos predictivos que permiten tanto personalizar el tratamiento, -evitando el exceso de producción o contraindicaciones-, como mejorar el conocimiento del cliente para ser más efectivo con cada caso, el proceso de producción, etc.
  • Viajes / turismo: mejorar la eficiencia del revenue anticipando tendencias, conociendo qué productos y servicios específicos ofrecer a cada huésped según sus características y hábitos comportamentales.
  • Energías / utilities: reducir el impacto medioambiental, el consumo energético, evitar el fraude y personalizar la oferta de servicios gracias a analizar datos e imágenes para el pronóstico de la demanda.
  • Transporte / logística: aplicar tecnología RFID de control y seguimiento sin la necesidad de costosas infraestructuras, sencillamente desde una cámara móvil.
  • Marketing: poder detallar hábitos de consumo, segmentar y analizar perfiles de clientes con un nivel de información mayor que el que proporciona la analítica web o las encuestas poblacionales, gracias a basar la información y procesarla respecto al comportamiento real del usuario.
  • Educación: simular casos reales prácticos y ofrecer información de calidad sobre materias y sectores que permitan un mayor rango y eficacia del aprendizaje.
  • Telecomunicaciones: prevenir y detectar posibles casos de abandono de servicio mediante la predicción, permitiendo poder mejorar el servicio al cliente y, con ello, reteniéndolo y aumentando su satisfacción.
  • Sector inmobiliario / real estate: reducción del tiempo de visita a propiedades y mejora del servicio ofreciendo recorridos virtuales e información útil y precisa sobre cada inmueble.
  • Industria / manufacturas: prevención de incidentes y planificación de tareas de soporte/mantenimiento, que minimizan las interrupciones en la producción y costes innecesarios.
  • Ferias y congresos: analítica comportamental y seguimiento de los asistentes, ofreciendo informes detallados sobre afluencia, puntos calientes, interacciones, sentimientos generados, etc.

 

Cómo puedo aplicar la visión artificial en mi sector

 

Todos los ejemplos detallados no son excluyentes entre sí, por lo que tanto si te dedicas a uno de los sectores mencionados, como si has detectado uno o varios posibles usos que te sirvan para ganar competitividad, puedes hacer uso de la visión artificial en cualquier momento y sumar todas las ventajas detalladas y otras tantas que nuestros asesores especializados en visión e inteligencia artificial te ofrecerán.

Desde Elternativa tenemos el firme compromiso de devolver el valor de los datos a sus usuarios, por lo que estamos plenamente capacitados para ofrecer soluciones con visión artificial que tengan en cuenta tanto el crecimiento empresarial mediante el uso de información precisa, detallada y útil del hábito de sus clientes, como la reducción del impacto medioambiental, la mejora del consumo de recursos y el reaprovechamiento de las herramientas disponibles, de forma que las ventajas obtenidas del uso de esta tecnología, no se limitan al ámbito económico, sino también al social. ¿Aún no sabes lo que la visión artificial puede hacer por ti y por tu empresa? ¡Contáctanos!

 

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