En el día a día de la vida basada en los datos, las empresas se enfrentan al reto de analizar sus datos de forma eficiente y obtener así información importante para su negocio. El análisis de elementos visuales como imágenes y vídeos resulta especialmente difícil. Aquí es donde Vision AI entra en juego.
Le explicamos cómo funciona Vision AI, cómo puede utilizarla para su empresa y los retos a los que se enfrenta.
Resumen de los hechos más importantes
- Entre los ámbitos prácticos de aplicación de las herramientas de Vision AI figuran la imagen médica y el procesamiento de documentos.
- Los retos para utilizar con éxito la IA son, por ejemplo, la calidad de los datos, la potencia de cálculo y la calidad de la IA.
- Konfuzio incorpora Vision AI, que permite reconocer y evaluar automáticamente los elementos visuales de los documentos.
Definición - ¿Qué es la IA de visión?
La Inteligencia Artificial de Visión -o IA de Visión para abreviar- describe el uso de la inteligencia artificial (IA) para analizar e interpretar imágenes, vídeos y otros elementos visuales. En este proceso, la IA de visión utiliza diversos componentes tecnológicos para analizar e interpretar datos visuales como imágenes y vídeos. Uno de los componentes básicos de la IA Vision es la visión por ordenador. Este campo especializado de la inteligencia artificial se centra en dotar a las máquinas de la capacidad de procesar y comprender la información visual de forma similar a la visión humana.
La IA visual también utiliza técnicas de reconocimiento y búsqueda de imágenes para identificar y recuperar objetos y patrones específicos en grandes conjuntos de datos visuales.. El aprendizaje automático se utiliza para clasificar elementos dentro de una imagen y reconocerlos con un alto grado de precisión. La búsqueda de imágenes complementa estas capacidades localizando rápidamente contenidos similares de forma selectiva, lo que permite una amplia gama de aplicaciones en ámbitos como el comercio electrónico y los archivos digitales.
Excursus - Visión por ordenador frente a IA de visión en detalle
Ambas tecnologías están estrechamente relacionadas, pero no son exactamente lo mismo:
Visión por ordenador
La visión por ordenador es el campo científico que se ocupa del desarrollo de métodos y algoritmos que permitan a los ordenadores comprender la información visual. Es un término más amplio que engloba diversas tecnologías y métodos que analizan, interpretan y comprenden los datos visuales. La visión por ordenador puede referirse tanto al aspecto científico como al práctico.
Visión AI
La IA de visión es una subárea de la visión por ordenador que se centra específicamente en el uso de la inteligencia artificial (IA) en el procesamiento de la información visual. La IA de visión traduce los descubrimientos de la visión por ordenador en aplicaciones y programas informáticos que permiten a los ordenadores extraer automáticamente patrones e información de imágenes o vídeos. Incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de objetos y el reconocimiento facial para automatizar tareas visuales.
En concreto, esto significa
La visión por ordenador es un término más amplio que abarca la comprensión general de los ordenadores de la información visual, mientras que la IA de visión se centra más específicamente en el uso de la inteligencia artificial en este contexto. Por tanto, la IA de visión puede considerarse una forma especializada de visión por ordenador.
Hasta ahora, el entorno de desarrollo Vertex AI Vision de Google permitía a las empresas desarrollar sus propias aplicaciones de visión artificial mediante API preentrenadas y AutoML o extraer datos de elementos visuales.
Aplicaciones de Vision AI
En principio, la IA de visión es adecuada siempre que una IA necesite comprender y extraer datos en elementos visuales. Estos son algunos de sus ámbitos de aplicación:
Segmentación de imágenes
La IA utiliza algoritmos complejos para identificar y separar automáticamente los distintos segmentos de una imagen. Esto permite un análisis preciso de áreas individuales de la imagen y se utiliza en imágenes médicas, sistemas de vigilancia y escenarios de reconocimiento de objetos.
Reconocimiento de objetos
Las soluciones de IA de visión identifican y localizan objetos en imágenes o vídeos. Las empresas utilizan esta tecnología en cámaras de vigilancia, por ejemplo, que reconocen actividades sospechosas de las personas (como portar un arma).
Reconocimiento facial
La tecnología desempeña un papel clave en el reconocimiento facial al reconocer y extraer rasgos complejos de los rostros. Este es uno de los campos de aplicación más complejos de la tecnología, ya que los rostros humanos son difíciles de leer debido a su expresión, color de piel, postura y orientación. El reconocimiento facial se utiliza, por ejemplo, en sistemas de seguridad, control de acceso y redes sociales.
Detección de bordes
La IA de visión es el actor principal para la detección de bordes mediante la identificación de las transiciones en forma de rupturas de brillo entre diferentes objetos o estructuras en una imagen. Esto es fundamental para el procesamiento de imágenes y la extracción de datos.
Reconocimiento de patrones
En el reconocimiento de patrones, la IA identifica disposiciones de características o datos. Como su nombre indica, reconoce patrones. Esto es útil en el procesamiento de imágenes para detectar e interpretar estructuras en imágenes.
Búsqueda visual
La tecnología permite una búsqueda visual. Esto significa que los usuarios ya no tienen que buscar un producto o información en línea utilizando texto, sino que pueden simplemente cargar una imagen para la búsqueda. Las herramientas de inteligencia artificial analizan las características visuales, como formas, patrones y colores, y las comparan con una gran base de datos de imágenes. Identifican las similitudes y muestran a los usuarios las coincidencias pertinentes.
La IA reconoce las características de las imágenes y muestra a los usuarios imágenes similares en la función de búsqueda de un motor de búsqueda.
Reconocimiento óptico de caracteres
Vision AI desempeña un papel clave en la Reconocimiento óptico de caracteres (OCR, Optical Character Recognition), al permitir la conversión de un Imagen a texto y extrae información de ella a continuación, por ejemplo mediante reglas o IA. Identifica formas y patrones de letras y caracteres en una imagen y los convierte en texto legible por máquina. Esta tecnología no sólo facilita la digitalización de documentos y la búsqueda automatizada de datos, sino que también amplía las posibilidades cuando se trata de dibujos técnicos, por ejemplo. No sólo se reconocen textos, sino también símbolos y estructuras específicas.Esto permite a los departamentos técnicos utilizar eficazmente información detallada para la planificación y el análisis.
Clasificación de imágenes
El software Vision AI clasifica automáticamente las imágenes o las etiqueta. Para ello, Computer Vision AI utiliza un sistema de clasificación con una base de datos que contiene patrones predefinidos. Compara los patrones con los elementos de la imagen y determina de qué se trata. Este proceso es importante en diversas aplicaciones, como las imágenes biomédicas, la biometría y la videovigilancia.
Clasificación de documentos
Vision AI reconoce el contenido de imágenes y texto de los documentos y puede asignarlos en consecuencia. Esto significa que la tecnología es capaz de clasificar y archivar automáticamente documentos según categorías predefinidas.
En la práctica, las empresas utilizan la tecnología en ámbitos como la imagen médica, la vigilancia y el reconocimiento de sucesos relevantes para la seguridad y los vehículos autónomos.
Visión artificial Ejemplos de IA
Desde la industria hasta el sector financiero, pasando por los seguros: La IA de visión ya se utiliza hoy en día en numerosas industrias. Aquí tienes 3 ejemplos clásicos de IA de visión por ordenador:
Inteligencia artificial para vehículos autónomos
La tecnología de IA desempeña un papel crucial en los vehículos con funciones de conducción automatizada. Los vehículos autónomos disponen de múltiples cámaras y sensores para captar el entorno en tiempo real. Los algoritmos de IA de visión analizan continuamente estos datos e identifican señales de tráfico, peatones, otros vehículos y obstáculos en la carretera. Al analizar la información visual en tiempo real, el vehículo es capaz de tomar decisiones precisas, como ajustar la velocidad, cambiar de carril o frenar para evitar colisiones.
Inteligencia artificial para imágenes médicas
En imagen médica, los centros sanitarios utilizan la IA para analizar radiografías, resonancias magnéticas y otras imágenes médicas. Los algoritmos de IA de visión están diseñados para reconocer patrones complejos y anomalías en las imágenes para ayudar a los médicos en el diagnóstico y la planificación del tratamiento. Por ejemplo, la IA identifica tumores en una fase temprana, detecta anomalías estructurales o resalta automáticamente determinadas zonas para un análisis más detallado.
Visión AI en el tratamiento de documentos
En el tratamiento de documentos, la tecnología permite extraer automáticamente información de varios tipos de documentos en particular. Las empresas se enfrentan al reto de procesar grandes volúmenes de documentos en papel o archivos digitales, como facturas, contratos y formularios.
Vision AI utiliza tecnologías como OCR y OMR para capturar automáticamente texto y marcas en imágenes, gráficos, formularios y tablas, por ejemplo.
Así, la IA es capaz de extraer información clave como nombres, direcciones, importes de facturas o códigos de productos. Al automatizar este proceso, las empresas reducen el tiempo de procesamiento y minimizan los errores humanos.
Los retos de la IA
Los ámbitos de aplicación de la Inteligencia Artificial de Visión muestran el gran potencial que la tecnología tiene para las empresas. Para lograr los mejores resultados posibles, las empresas se enfrentan a estos retos:
Calidad y diversidad de los datos
La calidad y diversidad de los datos de entrenamiento son cruciales para el rendimiento de los programas de IA de Vision. Si los conjuntos de datos no son representativos o determinados grupos están infrarrepresentados, los modelos preentrenados pueden hacer predicciones inexactas. Esto también limita la aplicabilidad de la IA en diferentes contextos.
Potencia de cálculo
El procesamiento de grandes cantidades de datos visuales requiere una potencia de cálculo considerable. Los modelos personalizados avanzados, como las redes neuronales, requieren un hardware potente, por ejemplo tarjetas gráficas GPU, y algoritmos eficientes para realizar análisis complejos en un tiempo aceptable. Esto supone un reto, especialmente para empresas o aplicaciones con recursos limitados.
Complejidad de los datos visuales
A diferencia de los datos estructurados, los datos visuales son muy desestructurados y complejos. Esta complejidad dificulta su análisis y requiere sistemas de IA avanzados y adaptables para reconocer y extraer patrones y características relevantes.
Comprender el contexto
La capacidad humana de comprender contextos y reconocer conceptos abstractos en imágenes es un reto para el software de IA de visión. La interpretación de imágenes requiere no solo la identificación de objetos, sino también la comprensión de contextos y conceptos abstractos, lo que sigue siendo una tarea compleja para la inteligencia artificial.
Gestión de los riesgos relacionados con la IA
Existen varios riesgos asociados al uso de la IA, entre ellos las vulnerabilidades de seguridad, las interpretaciones erróneas y las consecuencias potencialmente imprevistas. La gestión de estos riesgos requiere una evaluación exhaustiva, la aplicación de medidas de seguridad y la supervisión periódica de los sistemas.
Personalizar las aplicaciones de Vision AI para una aplicación
La tecnología de IA utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como las redes neuronales profundas, para extraer información significativa del contenido de imágenes y vídeos. La tecnología suele proceder en estos 7 pasos:
1. recogida de datos
En primer lugar, la IA recopila grandes cantidades de datos visuales. Puede tratarse de imágenes o vídeos que representen la variedad de escenarios que el sistema reconocerá posteriormente.
2. limpieza de datos
A continuación, la tecnología limpia los datos recogidos. De este modo, garantiza que el modelo se entrena con datos representativos y de alta calidad. Esto puede incluir el ajuste del tamaño de las imágenes, la eliminación de interferencias o la normalización de los colores.
3. extracción de características
El modelo de IA utiliza algoritmos avanzados para extraer automáticamente características relevantes de los datos visuales. Estas características pueden incluir diversos aspectos, como bordes, formas, texturas o patrones de color. La extracción de características es crucial para identificar la información importante que es relevante para el posterior análisis y reconocimiento de objetos o patrones.
4. entrenamiento del modelo
Los conocimientos extraídos se enseñan al modelo. Las empresas entrenan el modelo con datos etiquetados para que aprenda a reconocer patrones y correlaciones entre las características visuales y las etiquetas correspondientes.
5. optimización
Tras el entrenamiento, las empresas optimizan el modelo para mejorar su rendimiento. Esto puede hacerse ajustando los hiperparámetros o utilizando algoritmos de optimización especiales.
6. inferencia (aplicación)
Tras el entrenamiento, las empresas pueden aplicar el modelo a nuevos datos no vistos. Este paso se conoce como inferencia. El modelo analiza la información visual y hace predicciones, recomendaciones o clasificaciones basadas en su entrenamiento.
7 Comentarios y mejoras
Los comentarios y errores permiten a las empresas reconocer dónde necesita el modelo más datos para mejorar su rendimiento y precisión.
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