Descripción: La IA Basada en Visión se refiere a sistemas de inteligencia artificial que utilizan redes neuronales para realizar tareas de percepción visual. Estas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, diseñados para reconocer patrones y aprender de grandes volúmenes de datos visuales. A través de la capacitación con imágenes y videos, estos sistemas pueden identificar y clasificar objetos, reconocer rostros, interpretar escenas y realizar tareas complejas como la segmentación de imágenes. La IA Basada en Visión se caracteriza por su capacidad de generalización, lo que significa que puede aplicar lo aprendido a nuevas imágenes que no ha visto antes. Esto la convierte en una herramienta poderosa en diversos campos, desde la medicina hasta la seguridad, donde la precisión y la rapidez en el análisis visual son cruciales. Además, la evolución de las arquitecturas de redes neuronales, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), ha permitido avances significativos en la calidad y eficiencia de estas aplicaciones, haciendo que la IA Basada en Visión sea cada vez más accesible y efectiva en la resolución de problemas del mundo real.
Historia: La IA basada en visión comenzó a tomar forma en la década de 1960, cuando los investigadores comenzaron a explorar la posibilidad de que las máquinas pudieran interpretar imágenes. Sin embargo, fue en la década de 1980 cuando se desarrollaron las primeras redes neuronales convolucionales (CNN), que revolucionaron el campo al permitir un procesamiento más efectivo de datos visuales. A lo largo de los años 2000, el aumento en la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos impulsaron el avance de la IA basada en visión, culminando en hitos como la victoria de AlexNet en la competencia ImageNet en 2012, que demostró el potencial de las CNN para el reconocimiento de imágenes.
Usos: La IA basada en visión se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la detección de objetos en vehículos autónomos, el reconocimiento facial en sistemas de seguridad, la clasificación de imágenes en redes sociales, y la asistencia médica a través de la interpretación de imágenes médicas. También se aplica en la agricultura de precisión, donde se utilizan drones equipados con cámaras para monitorear cultivos y detectar enfermedades.
Ejemplos: Un ejemplo notable de IA basada en visión es el sistema de reconocimiento facial de plataformas que utilizan redes neuronales para identificar y etiquetar automáticamente a las personas en las fotos. Otro ejemplo es el software de diagnóstico médico que analiza imágenes de rayos X o resonancias magnéticas para detectar anomalías. Además, los vehículos autónomos de empresas como Tesla utilizan IA basada en visión para interpretar su entorno y tomar decisiones de conducción.
