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La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y comprender el mundo visual a través de imágenes y videos. Esta tecnología se utiliza en diversas aplicaciones, desde sistemas de seguridad hasta vehículos autónomos, mejorando continuamente en precisión y velocidad. Lograr que una máquina vea y entienda como lo hace un ser humano es el objetivo final de la visión artificial.
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Regístrate gratis¿Qué son las redes neuronales convolucionales (CNN)?
¿Cómo mejora el reconocimiento de patrones con machine learning?
¿Qué es la visión artificial?
¿Cuál de los siguientes es un concepto clave de la visión artificial?
¿Cómo amplifica la inteligencia artificial los sistemas de visión artificial?
¿Dónde se aplica comúnmente la visión artificial?
¿Qué es el procesamiento de imágenes en visión artificial?
¿Cuál fue uno de los avances clave en la visión artificial durante los años 1970 y 1980?
¿Qué representó el Perceptrón Multicapa en la evolución de la visión artificial?
¿Cuál de los siguientes es un concepto clave de la visión artificial?
¿Cuál fue el enfoque revolucionario en visión artificial durante los años 1990?
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Equipo de profesores de visión artificial
Visión artificial se refiere al campo dentro de la ingeniería y la informática que busca emular la capacidad del sistema visual humano. A través de algoritmos avanzados, se interpreta y analiza la información visual contenida en imágenes o vídeos digitales. Esta tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones en diferentes industrias.
Para entender mejor la visión artificial, es útil conocer algunos conceptos esenciales que la impulsan:
Visión artificial: Área de la computación que se centra en replicar las capacidades visuales del ser humano para interpretar información visual.
Un ejemplo común de visión artificial se encuentra en los sistemas de control de calidad en fábricas. Estos sistemas utilizan cámaras para inspeccionar productos y detectan defectos a través de algoritmos de procesamiento de imágenes.
La visión artificial no solo es utilizada en la industria; también está presente en los sistemas de seguridad mediante el reconocimiento facial y en los vehículos con conducción autónoma.
La visión artificial ha evolucionado considerablemente desde sus inicios hasta convertirse en una tecnología clave en la actualidad. A medida que avanza, continúa ofreciendo soluciones innovadoras en diferentes campos como la medicina, la automoción y la robótica.
El concepto de visión artificial comenzó a gestarse en la década de 1960, cuando los ingenieros y científicos empezaron a experimentar con sistemas de procesamiento de imágenes. Al principio, los algoritmos eran simples y capaces de realizar tareas básicas como la detección de bordes. Sin embargo, estos primeros intentos sirvieron como base para los avances futuros. En este período, se comenzaron a definir los elementos fundamentales del procesamiento de imágenes, estableciendo las bases para:
Segmentación: Proceso de dividir una imagen en partes o regiones significativas para su interpretación y análisis.
Durante las décadas de 1970 y 1980, la visión artificial experimentó un crecimiento significativo debido al desarrollo de microprocesadores más rápidos y a la creación de algoritmos más avanzados. Estos avances permitieron la implementación de sistemas más complejos capaces de:
Un ejemplo notable del estado de la visión artificial durante esta época es el desarrollo de robots industriales que podían ver y manipular objetos en líneas de ensamblaje, mejorando significativamente la eficiencia en la producción.
En los años 1990, el enfoque de la visión artificial comenzó a cambiar con la aparición de redes neuronales artificiales, las cuales buscaban emular el procesamiento del cerebro humano. Estas redes permitieron un avance sin precedentes en el reconocimiento de patrones y clasificación de imágenes. Un modelo matemático clave en esta época fue el Perceptrón Multicapa, que es una de las formas más simples de una red neuronal y se representa matemáticamente como: \[ y = f\bigg( \text{w}_1 x_1 + \text{w}_2 x_2 + \text{w}_3 x_3 + b \bigg) \] Donde w son los pesos, x son las entradas, y b es el sesgo.
La utilización de redes neuronales en visión artificial marcó un cambio de paradigma, llevando a la creación de algoritmos más precisos y eficientes que los desarrollados anteriormente.
Las técnicas de visión artificial son fundamentales para el análisis y procesamiento de imágenes digitales, permitiendo a los sistemas computacionales interpretar datos visuales con precisión. Examinaremos algunas de las más utilizadas, resaltando su importancia en aplicaciones modernas.
El procesamiento de imágenes es esencial en visión artificial y se refiere a diversas técnicas utilizadas para mejorar la calidad de las imágenes para un análisis posterior. Algunas técnicas comunes incluyen:
La segmentación de imágenes es un proceso crítico que divide una imagen en partes significativas o regiones que comparten características comunes. Permite a los sistemas identificar y seguir objetos dentro de una imagen. Una técnica matemática común para la segmentación es el umbralizado, que se define como: \[ I(x, y) = \begin{cases} 1 & \text{si } I(x, y) > T \ 0 & \text{si } I(x, y) \leq T \end{cases} \] Donde I(x, y) es la intensidad de la imagen y T es el valor del umbral.
Por ejemplo, el umbralizado a menudo se implementa en sistemas de visión artificial para distinguir claramente entre objetos y el fondo de una imagen, tales como en el control de calidad de productos empaquetados.
El reconocimiento de patrones es una técnica avanzada que permite a los sistemas identificar y clasificar objetos dentro de una imagen basándose en características predefinidas. Se utiliza ampliamente en aplicaciones de seguridad para el reconocimiento facial y la identificación de huellas digitales.
El reconocimiento de patrones mejora significativamente cuando se combina con técnicas de machine learning, lo que permite a los sistemas aprender y adaptarse a nuevas entradas visuales.
Para lograr un alto nivel de precisión, los algoritmos de reconocimiento de patrones a menudo emplean técnicas matemáticas complejas, como lo es la Transformada de Fourier Discreta, que se representa como: \[ F(u, v) = \sum_{x=0}^{M-1} \sum_{y=0}^{N-1} f(x, y) e^{-j 2 \pi \left( \frac{ux}{M} + \frac{vy}{N} \right)} \] Esta transformada descompone imágenes en sus componentes de frecuencia, facilitando el análisis complejo.
Los sistemas de visión artificial están transformando distintos campos mediante la interpretación y análisis de imágenes digitales. Estos sistemas mejoran y automatizan procesos, siendo vitales en industrias como la automotriz, médica, y de seguridad.Evaluación de calidad: En la manufactura, se utilizan cámaras y algoritmos de visión para asegurar que los productos cumplan con estándares específicos, detectando defectos automáticamente.
Los sistemas de visión artificial son aplicables en una amplia gama de sectores, y aquí exploraremos algunos ejemplos concretos:
Un caso particular del uso de visión artificial en medicina es el diagnóstico automatizado de retinopatía diabética mediante el análisis de imágenes de la retina.
La combinación de visión artificial con otros sistemas, como la inteligencia artificial, amplifica su potencial, permitiendo soluciones más precisas y eficientes.
La inteligencia artificial (IA) ha potenciado notablemente la capacidad de los sistemas de visión artificial. La IA permite que estos sistemas no solo vean, sino que también comprendan y aprendan de las imágenes procesadas. Con el uso de redes neuronales convolucionales (CNN), los sistemas de visión han podido:
Las redes neuronales convolucionales funcionan a través de múltiples capas de procesamiento, mediante las cuales cada capa extrae características complejas de la imagen. Aquí presentamos un pseudocódigo en Python que ilustra de manera básica una estructura de red neuronal convolucional:
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from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2Dfrom keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Densemodel = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(image_width, image_height, 3)))model.add(Activation('relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))model.add(Flatten())model.add(Dense(64))model.add(Activation('relu')) Esta red simple puede ajustarse para el reconocimiento de patrones complejos y clasificaciones detalladas mediante el entrenamiento en grandes conjuntos de datos etiquetados. Es fundamental en aplicaciones que requieren un análisis en profundidad de datos visuales complejos.Regístrate gratis para acceder a todas nuestras tarjetas.
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Lily Hulatt es una especialista en contenido digital con más de tres años de experiencia en estrategia de contenido y diseño curricular. Obtuvo su doctorado en Literatura Inglesa en la Universidad de Durham en 2022, enseñó en el Departamento de Estudios Ingleses de la Universidad de Durham y ha contribuido a varias publicaciones. Lily se especializa en Literatura Inglesa, Lengua Inglesa, Historia y Filosofía.
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Gabriel Freitas es un ingeniero en inteligencia artificial con una sólida experiencia en desarrollo de software, algoritmos de aprendizaje automático e IA generativa, incluidas aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLM). Graduado en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de São Paulo, actualmente cursa una maestría en Ingeniería Informática en la Universidad de Campinas, especializándose en temas de aprendizaje automático. Gabriel tiene una sólida formación en ingeniería de software y ha trabajado en proyectos que involucran visión por computadora, IA integrada y aplicaciones LLM.
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