Esta tecnología revolucionaria ha aportado mucho valor en diversas áreas. En este artículo te contamos cómo funciona y sus avances potenciales.

Presente y futuro del reconocimiento de imágenes con IA

pablo.blanco
16/11/2023

Entendemos por reconocimiento de imágenes a un proceso que sigue la tecnología con la ayuda de la inteligencia artificial para identificar patrones regulares en los datos gráficos para después clasificarlos en categorías e interpretar conjuntos de píxeles en su conjunto.

Actualmente, los usuarios comparten datos en forma de imágenes a mansalva a través de aplicaciones, redes sociales y sitios web. Con el auge de los smartphones y sus cámaras integradas de alta resolución, el número de imágenes y vídeos que se generan se han disparado hasta niveles cósmicos. Por ejemplo, se estima que en Instagram se han subido más de 50 billones de imágenes desde su lanzamiento.

Esta avalancha de imágenes ha generado una necesidad creciente de procesar y analizar esta ingente cantidad de datos visuales. Es aquí donde entra en juego el reconocimiento de imágenes con inteligencia artificial, una tecnología revolucionaria que ha aportado valor en diversas áreas, desde la automatización industrial hasta la medicina y la seguridad, y que a la que todavía le queda mucho por desvelar.

En este artículo de EducaOpen te contamos con pelos y señales cómo funciona el reconocimiento de imágenes y qué utilidad se le puede dar en diferentes campos.

Cómo funciona el reconocimiento de imágenes

Todo el proceso del reconocimiento de imágenes que realiza una máquina gracias a la inteligencia artificial puede dividirse en los siguientes pasas: recopilación de datos, preprocesado de imágenes, detección de patrones, entrenamiento, testeo y despliegue.

A continuación, te contamos un poco más sobre estos pasos:

Recopilación de datos

El primer paso fundamental en el reconocimiento de imágenes es reunir un conjunto de datos lo suficientemente grande y representativo para entrenar el modelo de inteligencia artificial. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como imágenes etiquetadas manualmente, bases de datos públicas, redes sociales o capturas de cámaras y sensores.

Preprocesado de imágenes

Antes de introducir las imágenes en el modelo, es necesario preprocesarlas para asegurar su calidad y homogeneidad. Para ello, se realizan diversas operaciones, como el ajuste del tamaño y resolución de las imágenes, normalización de intensidades de píxeles, corrección de brillo y contraste, eliminación de ruido y otras técnicas para mejorar la calidad y facilitar la extracción de características.

Detección de patrones

En esta fase, se utilizan técnicas de aprendizaje automático, especialmente de aprendizaje profundo o deep learning (redes neuronales convolucionales o CNN), para extraer patrones relevantes de las imágenes. 

Las redes neuronales aprenden a identificar características como bordes, texturas, formas y colores a partir de los datos de entrenamiento, que luego se convierten en representaciones numéricas que permiten al modelo distinguir entre diferentes objetos y elementos en las imágenes.

Entrenamiento

Una vez que se han extraído las características y se han preparado los datos, se inicia el proceso de entrenamiento del modelo de reconocimiento de imágenes. Durante el entrenamiento, el modelo se alimenta con las imágenes y sus etiquetas correspondientes, y ajusta sus parámetros internos para minimizar el error entre las predicciones y las etiquetas reales. Este proceso iterativo se repite muchas veces hasta que el modelo alcanza un nivel de precisión aceptable.

Testeo

El modelo que se haya entrenado debe evaluarse para medir su rendimiento en datos no vistos previamente. Para ello, se utiliza un conjunto de imágenes separado llamado conjunto de pruebas (test set). El modelo realiza predicciones en estas imágenes y se comparan con las etiquetas reales para calcular métricas de rendimiento con el fin de asegurar que el modelo generaliza bien y ofrece outputs correctos más allá de los datos con los que se había entrenado previamente.

Despliegue

En esta fase, el modelo se integra en aplicaciones, sistemas o dispositivos para desempeñar tareas de reconocimiento de imágenes en tiempo real. Dependiendo del caso de uso, el modelo puede ejecutarse en la nube o en dispositivos locales, como smartphones, cámaras o robots.

Aplicaciones del reconocimiento de imágenes con inteligencia artificial

Si bien el reconocimiento de imágenes ha traído avances muy vistosos que se han popularizado en el mundo del diseño, también tiene el potencial de aprovecharse para otras aplicaciones en diversos sectores para mejorar nuestra calidad de vida. 

Así pues, te contamos en qué aspectos revoluciona y puede seguir revolucionando nuestro día a día el reconocimiento de imágenes:

Reconocimiento facial como medida de seguridad

Se ha integrado en sistemas de seguridad, como el desbloqueo de smartphones mediante el reconocimiento facial o en sistemas de control de acceso en edificios y aeropuertos. También se emplea en redes sociales para etiquetar personas automáticamente en fotos. 

No obstante, esta tecnología sigue está sujeta a debate por cuestiones de privacidad y de ética en su uso, lo que ha llevado a que algunos países hayan marcado algunos límites a esta aplicación del reconocimiento de imágenes. 

En el futuro, se espera una mayor precisión ante variaciones de iluminación y expresiones faciales, así como un equilibrio adecuado entre utilidad y protección de la privacidad.

Detección de anomalías en análisis médicos

La inteligencia artificial ha demostrado su valía en la detección de anomalías en imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas (CT) o resonancias magnéticas (MRI). Estos sistemas pueden ayudar a los médicos a identificar tempranamente signos de enfermedades o afecciones, aligerando el diagnóstico y la atención al paciente.

Aunque esta tecnología no este todavía demasiado desarrollada ni se haya implementado en los sistemas de salud, se prevé que un futuro pase a ser plenamente funcional y parte de la jornada diaria de los médicos.

Potenciación de la realidad virtual

En la actualidad, los dispositivos de VR son populares en el entretenimiento, la educación y la capacitación, y se han utilizado en campos como la simulación de vuelo y el diseño arquitectónico. Los sistemas de realidad virtual beben del reconocimiento de imágenes por inteligencia artificial para rastrear los movimientos del usuario y posibilitar interacciones entre la realidad y el entorno virtual a través de cámaras y sensores.

Aumento de la producción en procesos industriales

Los robots equipados con sistemas de visión aportan gran precisión y eficiencia en las líneas de producción industrial, ya que detectan objetos, clasifican productos, realizan inspecciones de calidad y colaboran de manera segura con los trabajadores humanos, reduciendo la necesidad de su intervención.

El sector secundario de la economía siempre ha sido el que ha visto irrumpir con mayor fuerza las innovaciones tecnológicas en materia de automatización de procesos, por lo que este sector, de la mano de la robótica, nunca se iba a quedar rezagado de adelantos punteros como el reconocimiento de imágenes con inteligencia artificial.

Apoyo en la conducción de coches autónomos

Los sistemas de visión por computadora permiten a los vehículos autónomos identificar y rastrear objetos en tiempo real, como peatones, vehículos, señales de tráfico y obstáculos en la carretera. Ya existen vehículos autónomos en pruebas y algunos en funcionamiento limitado en ciertas áreas, pero se espera que su incorporación en carretera y su generalización sea definitiva en un futuro cercano.

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