Vision AI: La herramienta que puede reconocer imágenes y video

Hablar aquí de nuevas tecnologías es contradictorio ya que muchas tecnologías han formado parte de nuestras vidas diaria durante años. La inteligencia artificial ha venido realmente para hacer nuestra vida más sencilla. Una de esas aplicaciones es Vision AI. ¿Quieres saber qué es Vision AI? ¡Sigue leyendo!

¿Qué es Vision AI?

Vision AI utiliza la inteligencia artificial para procesar y analizar grandes cantidades de imágenes en tiempo real. A través de esta herramienta se automatiza el proceso de identificación y clasificación de imágenes. De otra manera esto requerirían mucho tiempo a una persona por el nivel de detalle o alta especialización. 

Características de Vision AI

Las características clave de la plataforma Vision AI incluyen detección web, reconocimiento de caracteres, detección de logotipos y detección de atributos de color. Otras características de Vision AI incluyen:

API rest

Vision AI presenta una API RESTful, una interfaz de programación de aplicaciones que se puede configurar en función de las limitaciones de la arquitectura REST. También permite la interacción con otros servicios web RESTful.

Búsqueda segura

Vision AI también incluye el uso del motor de búsqueda Google Image SafeSearch. Esta actúa como filtro automático para eliminar los contenidos ofensivos o inapropiados. Vision AI incluye la integración de AutoML Vision que entrena modelos de aprendizaje automáticos y personalizados en la nube. Esto le permite comprender mejor las imágenes. 

La plataforma también permite a los usuarios cargar imágenes fácilmente y entrenar modelos de imágenes mediante una guía altamente intuitiva. El beneficio de esta integración es que el sistema optimiza la precisión, la latencia y el tamaño del modelo, al tiempo que permite a los usuarios exportar más fácilmente a una variedad de dispositivos o aplicaciones en la nube en el perímetro.

API de visión

Otro elemento de visión artificial integrado con Vision AI es Vision API, que sirve para proporcionar modelos previamente entrenados y aprendidos con operación autónoma y rendimiento sólido. Esta integración ayuda al sistema a asignar etiquetas a imágenes y realizar procesos de clasificación en numerosas categorías predefinidas.

¿Cómo funciona Vision AI?

Su trabajo es principalmente imitar el comportamiento de cómo usamos la visión para comprender nuestro entorno, permitiéndonos obtener información valiosa en tiempo real. Así, como sugiere su forma simplificada y su nombre, la tarea se basa en complejas redes neuronales artificiales. 

Tras procesar las imágenes, pueden proporcionar una mejor comprensión del entorno sin recibir información externa. Esto sin que el operador ingrese al sistema. De esta forma, la visión artificial se puede programar para reconocer y comprender imágenes según patrones predefinidos y, tras el reconocimiento, determinar las acciones necesarias (almacenamiento, clasificación, cálculo, aviso, etc.).

De hecho, la computadora obtiene una base de datos de imágenes de un artículo o tema en particular. Luego identifica patrones en esa imagen, muestra lo que ve y crea un modelo del elemento o tema bajo consideración. Puedes ver claramente si la siguiente imagen o vídeo de tu catálogo entra en esa categoría.

Puede comparar la forma en que funciona Computer Vision con la forma en que los humanos resuelven acertijos. En visión artificial, una red neuronal examina y ensambla los píxeles que forman una imagen, identificando las partes, los bordes y las posibles combinaciones que componen la imagen.

Una de las mayores fortalezas de la visión por computadora en la actualidad es el aprendizaje automático (ML). Este campo de la inteligencia artificial tiene una capacidad acelerada para reconocer patrones, corregir errores y entregar resultados en procesos complejos y altamente acelerados utilizando miles y miles de datos. 

Puede proporcionar a la computadora suficientes datos sobre el contexto de una imagen en particular. Finalmente, el algoritmo asegura que la máquina vea los datos de forma independiente y aprenda a distinguir una imagen de otra.

Áreas en la que se desarrolla esta app de IA

Gracias a los avances en este campo, los sistemas de inteligencia artificial actuales implementan la visión por computadora en áreas como:

• Reconocimiento de patrones: Reconoce colores, siluetas y formas que se repiten en imágenes. Clasificación de imágenes: clasifique las imágenes según lo previsto.
• Segmentación de imágenes: Examina las diferentes partes y componentes de una imagen. 
• Identificar características comunes: Identificar y agrupar patrones similares en imágenes.
• Reconocimiento facial: Identifica rostros tanto humanos como reales.

Desafíos en la visión por computadora

La disponibilidad de ImageNet ha marcado una gran diferencia en el crecimiento y la adopción de la visión por computadora. Literalmente se convirtió en la base de la industria. Pero también dio forma a la tecnología de maneras que hoy tienen implicaciones en el mundo real.

La falsificación de algoritmos y datos es uno de los problemas centrales de la IA en general, pero sus efectos pueden verse fácilmente en algunas aplicaciones de visión por computadora. Por ejemplo, se sabe que la tecnología de reconocimiento facial identifica erróneamente a las personas de color, pero su uso en las tiendas está creciendo. Esto también es común entre los agentes de policía y ha provocado protestas y la implementación de ordenanzas en varias ciudades y estados de Estados Unidos. 

La visión por computadora también presenta algunos desafíos técnicos. Limitado por hardware, incluidas cámaras y sensores. Además, los sistemas de visión por computadora tienen una escala muy compleja. Y como todos los tipos de IA, requiere enormes cantidades de potencia informática (que es cara) y datos. Y como muestra toda la historia de la visión por computadora, es difícil encontrar buenos datos que sean representativos, imparciales y recopilados de manera ética, e increíblemente tediosos de etiquetar.

 

¿Dónde se utiliza la Vision AI?

Las áreas donde se utiliza actualmente la visión artificial no se cubrirán en esta breve publicación de blog, pero podemos destacar algunas aplicaciones en las siguientes áreas importantes como ejemplos de su potencial: 

• Minorista/masivo: Realice un seguimiento de los recorridos de los clientes, calcule el tiempo total dedicado a cada producto. Perfile a los clientes con probabilidad o improbabilidad de comprar y más. 
• Debido al seguimiento detallado de las actividades comerciales: Actividades relacionadas con fraude y robo. 
• Farmacia/Bienestar: Individualizar el tratamiento (evitar sobreproducción o contraindicaciones), especificar procesos de fabricación, etc. para cada caso. Desarrollar modelos predictivos que mejoren los conocimientos de los clientes de forma más eficaz. 
• Viajes/Turismo: aumentar la eficiencia de los ingresos al predecir tendencias e identificar productos y servicios específicos para ofrecer a cada cliente en función de características y hábitos de comportamiento. 
• Energía/Servicios públicos: analice datos e imágenes para anticipar la demanda, reducir el impacto ambiental y el consumo de energía, prevenir el fraude y personalizar la prestación de servicios. 
• Transporte/Logística: utilice tecnología de seguimiento y control RFID en cámaras móviles sin infraestructura costosa. 
• Marketing: Base y tratamiento de información sobre el comportamiento real de los usuarios, conocimiento detallado de los hábitos de consumo mediante segmentación y análisis de los perfiles de los clientes a un nivel de información superior al que proporciona la analítica web o los censos. 
• Educación: Proporciona información de alta calidad sobre temas y áreas que simulan situaciones de la vida real y hacen que el aprendizaje sea más accesible y efectivo. 

Comunicaciones: Anticipar, prevenir y detectar posibles interrupciones del servicio.