{"id":1752,"date":"2022-02-16T17:06:35","date_gmt":"2022-02-16T20:06:35","guid":{"rendered":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=1752"},"modified":"2022-04-20T17:13:28","modified_gmt":"2022-04-20T20:13:28","slug":"entre-algoritmos-lentes-y-sensores-la-vision-artificial-que-ves-cuando-me-ves","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=1752","title":{"rendered":"Entre algoritmos, lentes y sensores, la Visi\u00f3n Artificial:\u00a0\u00bfQu\u00e9 ves cuando me ves?"},"content":{"rendered":"\n

Este subcampo de la Inteligencia Artificial tiene por objetivo replicar las capacidades de la visi\u00f3n humana. Puede ayudar a desarrollar proyectos que aporten soluciones a la vida cotidiana.<\/p>\n\n\n\n

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La visi\u00f3n artificial imita algunas de las funciones de los ojos y el cerebro para, a trav\u00e9s de algoritmos y el procesamiento de im\u00e1genes, reproducir nuestras decisiones. Cr\u00e9dito: TECNALIA.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La vertiginosa transformaci\u00f3n digital trae avances hasta hace poco impensables en las Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y la Comunicaci\u00f3n (TIC), un concepto amplio que engloba, tambi\u00e9n, a las herramientas y soluciones sustentadas en la Inteligencia Artificial (IA). A partir de sus bondades, la Visi\u00f3n Artificial o Visi\u00f3n por Computador, engloba todos los procesos y elementos que proporcionan ojos a una m\u00e1quina. Esta tecnolog\u00eda se centra en el desarrollo y perfeccionamiento de t\u00e9cnicas que permiten a las m\u00e1quinas ver, identificar y procesar im\u00e1genes, de la misma manera que lo hace la visi\u00f3n del ser humano, pero con la capacidad de evaluar detalles de objetos demasiado peque\u00f1os para el ojo humano e inspeccionarlos con mayor confiabilidad y menos errores. Y lo hace a una velocidad de cientos o miles de piezas por minuto.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/h2>\n\n\n\n

Tanto para el ser humano como para una m\u00e1quina, la visi\u00f3n consta, principalmente, de dos fases: captar una imagen e interpretarla. El ojo de la computadora es la c\u00e1mara de video, y su retina un sensor que es sensible a la intensidad luminosa. Lo que resta es interpretar las im\u00e1genes, distinguir los objetos de la escena, extraer informaci\u00f3n de ellos y resolver aspectos m\u00e1s particulares, seg\u00fan las necesidades que se desean satisfacer. T\u00e9cnicamente, las m\u00e1quinas intentan recuperar la informaci\u00f3n visual, manejarla e interpretar los resultados a trav\u00e9s de algoritmos de software especiales. <\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos que se usan se basan en el reconocimiento de patrones<\/strong>: se entrena a las computadoras en una gran cantidad de datos visuales, estas procesan im\u00e1genes, etiquetan los objetos en ellos y encuentran referencias en esos objetos. Por ejemplo, si se env\u00edan un mill\u00f3n de im\u00e1genes de \u00e1rboles, la computadora las analizar\u00e1, identificar\u00e1 patrones que son similares y, al final de este proceso, crear\u00e1 un modelo \u201c\u00e1rbol\u201d. Como resultado, la computadora ser\u00e1 capaz de detectar con precisi\u00f3n si una imagen en particular es un \u00e1rbol cada vez que se le env\u00ede im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n

La Visi\u00f3n Artificial se basa en un conjunto de tareas diversas, combinadas para lograr aplicaciones altamente sofisticadas. Las m\u00e1s frecuentes son el reconocimiento de im\u00e1genes y video, que b\u00e1sicamente consisten en determinar los diferentes objetos que contiene una imagen. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 se usa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Los usos de la Visi\u00f3n Artificial son numerosos y abarcan desde el campo industrial, m\u00e9dico, automovil\u00edstico, agropecuario hasta el de seguridad y de defensa, entre otros. Existen casos populares de uso comercial<\/strong>. Por ejemplo, Apple Photos y Google Photos tienen acceso a colecciones de fotos y agregan autom\u00e1ticamente etiquetas a las fotos y permiten navegar por una colecci\u00f3n de fotograf\u00edas m\u00e1s estructurada. Estas aplicaciones crean una vista curada de \u201clos mejores momentos\u201d. <\/p>\n\n\n\n

Los motores de b\u00fasqueda visual<\/strong> tambi\u00e9n usan esta tecnolog\u00eda, que se puso a disposici\u00f3n del p\u00fablico con la aparici\u00f3n de Google Images en 2001. Es capaz de recuperar im\u00e1genes que cumplen con ciertos criterios de contenido. La b\u00fasqueda de palabras clave es un caso de uso com\u00fan, pero a veces se puede presentar una imagen de origen y solicitar que se encuentren im\u00e1genes similares.<\/p>\n\n\n\n

Otro uso diario de esta tecnolog\u00eda es el reconocimiento facial<\/strong>: se utiliza para hacer coincidir las fotos de los rostros de las personas con sus identidades. Muchos dispositivos m\u00f3viles disponibles en el mercado permiten a los usuarios desbloquear los dispositivos mostrando sus caras. Para el reconocimiento facial se utiliza una c\u00e1mara frontal, los dispositivos m\u00f3viles procesan esta imagen y, bas\u00e1ndose en el an\u00e1lisis, pueden decir si la persona que tiene el dispositivo est\u00e1 autorizada en \u00e9l. <\/p>\n\n\n\n

Otro ejemplo es el caso de la Realidad Aumentada<\/strong>: la Visi\u00f3n Artificial ayuda a estas aplicaciones a detectar objetos f\u00edsicos, tanto superficies como objetos individuales dentro de un espacio f\u00edsico determinado, en tiempo real y a utilizar esta informaci\u00f3n para colocar objetos virtuales dentro del entorno f\u00edsico. <\/p>\n\n\n\n

Por el lado del automovilismo<\/strong>, permite a los coches dar sentido a su entorno. Un veh\u00edculo inteligente tiene unas cu\u00e1ntas c\u00e1maras que capturan videos desde diferentes \u00e1ngulos y los env\u00edan como se\u00f1al de entrada al software de Visi\u00f3n Artificial. El sistema procesa el video en tiempo real y detecta marcas en la carretera, o bien, objetos cercanos al auto, como peatones, otros autos y sem\u00e1foros. Uno de los ejemplos m\u00e1s notables de las aplicaciones de esta tecnolog\u00eda es el piloto autom\u00e1tico en los autom\u00f3viles.<\/p>\n\n\n\n

En el caso de la salud<\/strong>, muchos diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos se basan en el procesamiento de im\u00e1genes, rayos X, resonancia magn\u00e9tica y mamograf\u00eda. Y la segmentaci\u00f3n de las im\u00e1genes demostr\u00f3 su eficacia durante el an\u00e1lisis de las exploraciones m\u00e9dicas. Por ejemplo, los algoritmos de Visi\u00f3n Artificial pueden detectar la retinopat\u00eda diab\u00e9tica, la causa de ceguera de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento, al procesar im\u00e1genes de la parte posterior del ojo y clasificarlas seg\u00fan la presencia y la gravedad de la enfermedad.<\/p>\n\n\n\n

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