La visión artificial es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica. Esta tecnología, cuyos orígenes se remontan a la década de 1950, ha experimentado un auge en la última década, coincidiendo con la llegada de la industria 4.0.
Gran elenco de posibilidades
Se trata de una tecnología disruptiva que está revolucionando ámbitos tan dispares como la gestión de archivos fotográficos, procesos de industriales, procesos de control de calidad e incluso las redes sociales. Los sistemas de reconocimiento facial, masivamente empleados en aplicaciones como Facebook o Instagram, son un buen ejemplo de ello. El recuento de personas en aglomeraciones es otro de los problemas que la visión artificial está logrando refinar, con márgenes de error de entre el 10% y el 20%.
El abanico de aplicaciones industriales de este tipo de sistemas es amplio. La automatización de todo tipo de procesos, especialmente aquellos que se ven envueltos en entornos cambiantes que requieren de una interacción activa, es una buena muestra de ello. Desde el control de vehículos autónomos, sistemas de movimiento de cargas hasta brazos robóticos capaces de discriminar características del entorno que flexibilizan su comportamiento. Los controles de calidad de las cadenas de los procesos productivos industriales son también progresivamente más rápidos y precisos gracias a estas tecnologías.
La visión artificial en la gestión de residuos
En este contexto, la visión artificial representa una herramienta de cambio en el camino hacia una economía circular, ámbito en el que ya tiene aplicaciones. Existen sistemas de clasificación automática de residuos basados en el análisis de imágenes. Éstas pueden ser tomadas mediante una cámara fotográfica (espectro visible) o emplear otras bandas del espectro electromagnético, desde los infrarrojos hasta los rayos X, de las que se extraen características más completas sobre las tipologías y contenidos de los residuos analizados.
Machine Learning y Deep Learning: Cimientos para el desarrollo de la visión artificial
Las técnicas de algoritmos de aprendizaje automático están estrechamente relacionadas con la visión artificial. Estas técnicas tratan de modelar abstracciones a partir de grandes volúmenes de datos, para que la máquina asimile dichas representaciones y sea capaz de identificarlas en posteriores iteraciones (por ejemplo, “¿es esta imagen una botella de plástico?”). Estas técnicas comprenden modelos computacionales como las redes neuronales, que imitan el comportamiento de los cerebros biológicos (no siguen una programación explícita, sino que se basan en nodos matemáticos que están interconectados entre sí y que trabajan como “neuronas artificiales”. El desarrollo de estas tecnologías representa la base para el aumento de prestaciones de los sistemas de visión artificial, que serán un motor de cambio en el camino a la economía circular.
