La visión computacional es una rama de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a ver y entender el mundo visual de manera similar a cómo lo hacen los humanos.
En esencia, le permite a un sistema informático interpretar imágenes y videos, identificando objetos, personas, escenas y actividades.
Al igual que nosotros utilizamos nuestros ojos para obtener información de nuestro entorno, la visión computacional utiliza cámaras y algoritmos para analizar imágenes y tomar decisiones basadas en lo que 've'.
Un ejemplo práctico de cómo se utiliza la visión computacional es en las tiendas físicas de Amazon, conocidas como Amazon Go.
En estas tiendas, los clientes pueden entrar, tomar los productos que deseen y salir sin pasar por una caja registradora para pagar. ¿Pero cómo sabe la tienda qué productos ha tomado cada cliente y cómo factura estos artículos? La respuesta es la visión computacional.
Las tiendas Amazon Go están equipadas con una serie de cámaras y sensores en el techo que rastrean los movimientos de todos los productos y personas dentro de la tienda.
Cuando un cliente toma un producto de un estante, el sistema de visión computacional lo identifica y lo asocia con ese cliente. Si el cliente devuelve el producto al estante, el sistema lo reconoce y lo elimina de su carrito virtual.
Al salir de la tienda, los artículos que finalmente se llevó el cliente son sumados y se carga el monto total a su cuenta de Amazon, todo sin la necesidad de intervención humana en el proceso de compra.
Además de las tiendas Amazon Go, la visión computacional tiene aplicaciones en muchos otros campos. En la industria automotriz, se utiliza para desarrollar vehículos autónomos que pueden 'ver' y navegar por las calles.
En la medicina, ayuda a analizar imágenes diagnósticas, como radiografías y resonancias magnéticas, para identificar enfermedades.
En la agricultura, permite que los drones identifiquen áreas que necesitan más agua o fertilizante. Incluso en la seguridad, los sistemas de reconocimiento facial para identificar personas representan otro ejemplo de aplicaciones de esta tecnología.
Visión computacional y 5G
En un reciente evento organizado por Movistar, Infobae presenció de primera mano cómo la implementación de la red 5G optimiza y amplía las capacidades de la tecnología de visión computacional.
La red 5G, con sus características distintivas de alta velocidad, baja latencia y posibilidad de conectar una multitud de dispositivos simultáneamente, es un factor clave que permite llevar la visión computacional a un nivel superior, especialmente en aplicaciones en tiempo real.
Durante el evento, se demostraron diversas aplicaciones prácticas en las que la combinación de estas dos tecnologías crea soluciones innovadoras e impactantes.
Por ejemplo, en retail, proporciona una experiencia de compra sin fricciones en tiendas inteligentes, donde la gestión de inventario y el análisis del comportamiento del consumidor se llevan a cabo en tiempo real, mejorando el servicio al cliente y la eficiencia operativa.
Durante el evento, además de las innovaciones en retail, se discutieron con gran interés posibles aplicaciones de la combinación de visión computacional y red 5G en la industria médica y el transporte público.
Un ejemplo notable fue el uso de esta tecnología para garantizar que los pacientes consuman sus medicamentos a tiempo, mediante sistemas que, a través de cámaras y procesamiento de imágenes, pueden identificar y recordar a los pacientes la toma de sus fármacos, mejorando así la adherencia al tratamiento.
En el sector del transporte público, la visión computacional, apoyada por la rápida conectividad del 5G, podría utilizarse para monitorear el estado de los conductores, específicamente para detectar signos de microsueños, aumentando la seguridad en las rutas y protegiendo tanto a los conductores como a los pasajeros.
Estos ejemplos reflejan el vasto potencial que estas tecnologías ofrecen para transformar y mejorar aspectos cruciales de la vida cotidiana.
Texto original de Infobae
¿Ya conoces nuestro canal de YouTube? ¡Suscríbete!