El panorama tecnologíco actual se ve muy bien. La Inteligencia Artificial ha comenzado a pasar de ser algo marginal a ser una corriente principal de la economía global y ha alcanzado un gran nivel de interés para las empresas y el público en general.
Entre las diversas disciplinas de la Inteligencia Artificial, la visión por computadora está adquiriendo un impulso considerable. En el siguiente artículo un detalle del alcance de la visión por computadora.
Industria 4.0
El avance en la Inteligencia Artificial y las tecnologías en róbotica tienden a reducir la brecha entre las habilidades humanas y las capacidades de las máquinas, aunque aún existe una brecha sustancial para alcanzar el objetivo final de una máquina similar a un humano. La Industria 4.0, que está desarrollando cada vez más vehículos o drones autónomos, ve el surgimiento de dispositivos avanzados como cámaras y sensores de imagen.
Las tecnologías avanzadas proporcionan un meedio para realizar tareas cada vez más complejas. Eso permite a los robots o procesos automatizados reemplazar a los humanos para liberarlos de tareas tediosas, dándoles espacio y tiempo para realizar un trabajo más valioso.
Los datos son la clave
Visto desde el punto de vista de la tecnología, los datos son la piedra angular de los proyectos de transformación digital que llevan a cabo las organizaciones exitosas en la actualidad. Los datos pueden percibirse como el mejor vínculo entre humanos y máquinas. Ya sea que se trate de números, textos o datos más complejos que incluyan audio, videos o imágenes, la información digitalizada permite a los humanos comunicarse con las máquinas y viceversa, y también permite que la máquina «entienda» el mundo que la rodea.
¿Que es Visión por Computadora?
Como sugiere la palabra en sí, Visión por Computadora describe el conjunto de tecnologías que permiten a las computadoras, software, robots y cualquier dispositivo adquirir, analizar y procesar imagenes. Las posibles fuentes de imagenes es amplica. Estas pueden ser, fotografía, videos, dispositivos 3D, datos de escaner medicos o industriales, y otras muchas más. El punto es proporcionar a estos dispositivos – incluyendo drones, maquinas transportadoras o incluso un computador – el poder «ver» y reaccionar dependiendo de la información que se obtiene. De acuerdo a la complejidad y el uso, la visión por computadora es frecuentemente comparado con el reconocimiento de voz.
Posiblemente no esta familiarizado con este concepto o con las tecnologías detrás de la visión por computadora. Sin embargo, una de ellas, OCR (Optical Character Recognition), es muy popular, y ha sido utilizada para reconocer textos dentro de fotografías o documentos escaneados por años. El reconocimiento de escritura ha sido utilizado por decadas por los sistemas bancarios para la lectura de cheques. El reconocimiento de objetos ha sido utilizado por muchos años en la industria para automatizar el control de calidad o para ordenar productos en las fabricas, esto solo para citar algunos ejemplos.
La visión por computadora es similar a la Inteligencia Artificial en el sentido de que no solo los dispositivos tienen que ver, pero luego de la fase de reconocimiento, se necesita analizar e interpretar que se «vio». Esto es en base a tomar acciones adecuadas e interactuar con el entorno.
De la misma forma que las tecnologías de Inteligencia Artificial o IoT son resultado de investigaciones que iniciaron en los 60’s, la visión por computadora no es la excepción.
Visión por Computadora vs. Procesamiento de Imágenes
Tenga en cuenta que no debe haber confusión entre la visión artificial y el procesamiento de imágenes. De hecho, el procesamiento de imágenes consiste en analizar imágenes digitales o implementar algoritmos e incluir clasificación, extracción, edición o filtrado, por ejemplo. El procesamiento de imágenes señala tecnologías y metodologías que se utilizan para aumentar la imagen en términos de información, mientras que la visión por computadora apunta a llevar a acciones prácticas.
Si bien, obviamente, la visión por computadora a menudo conduce a la gestión de imágenes, también puede usarse para realizar varias operaciones, como el reconocimiento de objetos o la detección de eventos, por ejemplo.
Este artículo se encuentra basado en Computer Vision: Overview of a Cutting Edge AI Technology.
