Una mirada a cómo la IA mejora las máquinas cotidianas

El mundo que nos rodea está cambiando silenciosamente. En lugares como oficinas, centros comerciales, aeropuertos y estaciones de tren, las máquinas cotidianas se están volviendo más inteligentes. Lo que solían ser simples dispositivos y máquinas ahora están aprendiendo a comprender lo que está sucediendo a su alrededor y a responder de forma independiente.

Esta transformación está impulsada por la inteligencia artificial (IA), particularmente a través de soluciones de visión artificial. La visión artificial permite a las máquinas interpretar las entradas visuales de las cámaras y procesarlas en tiempo real, lo que les permite reconocer personas, objetos e incluso acciones a medida que suceden.

A medida que estas capacidades crecen, la inteligencia artificial está saliendo de los laboratorios de investigación y las empresas de alta tecnología y se está convirtiendo en parte de la vida cotidiana. Como resultado de esta adopción generalizada de la IA, las previsiones del mercado predicen que el gasto global en IA alcanzará los 632.000 millones de dólares en 2028.

En este artículo, exploraremos cómo la IA está mejorando silenciosamente las máquinas que utilizamos cada día y cómo este progreso está empezando a cambiar la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con nuestro entorno.

Los electrodomésticos inteligentes impulsados por IA se están convirtiendo en la nueva norma

Las máquinas son cada vez más capaces gracias a las importantes mejoras en la tecnología. Por ejemplo, los procesadores se han vuelto más pequeños, rápidos y asequibles, lo que permite a las máquinas manejar tareas complejas de forma independiente. Combinadas con sensores como cámaras y detectores de movimiento, estas máquinas pueden recopilar información, interpretar su entorno y responder en tiempo real.

La visión artificial desempeña un papel crucial en este ámbito. Permite a las máquinas comprender visualmente su entorno y reaccionar en consecuencia. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 que admiten tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias pueden ayudar a identificar personas, objetos y acciones de forma rápida y precisa.

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Cuando este procesamiento de IA se produce directamente en el dispositivo donde se recogen los datos, se conoce como edge AI. Esto elimina la necesidad de transmitir datos a la nube y esperar una respuesta, lo que se traduce en reacciones más rápidas, mayor privacidad y un rendimiento más fiable, incluso sin una conexión a Internet potente.

Debido a estas ventajas, más del 80 por ciento de las empresas están utilizando ahora la IA en diversos aspectos de sus operaciones. Este progreso constante está convirtiendo silenciosamente los aparatos cotidianos en sistemas inteligentes y sensibles de los que podemos depender cada vez más.

Comprender las tareas clave de la visión artificial

Antes de sumergirnos en ejemplos cotidianos de máquinas inteligentes, aquí hay una mirada más de cerca a algunas de las tareas de visión artificial en las que se basan estas aplicaciones:

• Detección de objetos: Esta tarea permite a las máquinas encontrar e identificar objetos específicos dentro de una imagen o fotograma de vídeo; por ejemplo, detectar una taza de café en una encimera o una persona que entra en una habitación.
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• Seguimiento de objetos: Una vez que se ha detectado un objeto, el seguimiento controla su movimiento a través de múltiples fotogramas, como seguir a una persona mientras se mueve por un vestíbulo o supervisar un producto que se recoge de un estante.
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• Segmentación de instancias: Esta tarea va más allá de la simple detección de objetos, ya que delinea la forma y los límites exactos de cada elemento, lo que ayuda a los sistemas a diferenciar entre objetos superpuestos o con formas similares, lo que resulta útil en entornos desordenados como máquinas expendedoras o cubos de basura.
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• Clasificación de imágenes: Implica asignar una etiqueta a una imagen completa basándose en lo que contiene, como determinar si una foto contiene residuos reciclables o restos de comida en un sistema de eliminación inteligente.
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• Estimación de la pose: Ayuda a las máquinas a comprender la posición y la orientación del cuerpo humano mediante la identificación de puntos clave como articulaciones y extremidades, lo que permite aplicaciones como sistemas de retroalimentación de fitness o la detección de fatiga basada en la postura.

Explorando ejemplos de IA visual en la vida cotidiana y en las máquinas

A continuación, exploremos algunos ejemplos de cómo se está utilizando la visión artificial y la IA en máquinas que puede encontrar en su día a día.

Las máquinas inteligentes impulsan una mejor eliminación de residuos

Todos hemos tenido ese momento de vacilación frente a un cubo de basura: terminamos una bebida o un refrigerio y nos preguntamos: "¿Dónde va esto?". ¿Es el vaso reciclable? ¿Compostable? ¿Solo basura? La mayoría de las veces, es una suposición.

Los contenedores de basura inteligentes están ayudando a facilitar esa decisión. Utilizando la IA de visión, estos contenedores pueden reconocer diferentes tipos de residuos y clasificarlos automáticamente sin ayuda del usuario.

Sistemas como TrashBot y Bin-e utilizan cámaras y visión artificial para clasificar materiales como plástico, papel o comida. Una vez identificado, el artículo se coloca por sí solo en el compartimento correcto.

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Estas máquinas inteligentes pueden reducir los errores de reciclaje y mejorar la eficiencia. Algunos contenedores pueden incluso proporcionar información en tiempo real mediante luces o pantallas para mostrar a los usuarios cómo se están procesando sus residuos. También pueden controlar el nivel de llenado de cada compartimento y alertar al personal cuando sea el momento de la recogida.

Entre bastidores, los contenedores inteligentes recopilan datos útiles sobre los tipos y las cantidades de residuos que se desechan. Esto ayuda a las organizaciones a comprender mejor sus hábitos de gestión de residuos y apoya el progreso hacia los objetivos de sostenibilidad.

Integración de la inteligencia artificial en frigoríficos inteligentes

Los frigoríficos inteligentes se están convirtiendo en una mejora popular y cómoda con respecto a las máquinas expendedoras tradicionales, especialmente en lugares como oficinas, gimnasios y espacios compartidos. En lugar de introducir códigos o pulsar botones, basta con escanear un código QR, abrir el frigorífico y coger lo que necesites.

Estos frigoríficos funcionan con IA de visión. Las cámaras internas supervisan los estantes y rastrean lo que se recoge o se devuelve en tiempo real. El sistema detecta visualmente los artículos en función de su forma, tamaño y posición, por lo que no es necesario utilizar códigos de barras ni sensores de peso.

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La visión artificial se encarga de todo lo que ocurre entre bastidores. Ayuda a mantener un registro preciso del inventario, lo que facilita la reposición de existencias a los operarios. El seguimiento basado en la visión ofrece comodidad a los usuarios y eficiencia a las empresas, todo ello sin apenas esfuerzo adicional por parte de ninguno de los dos.

Estacionamiento más rápido y fácil con dispositivos impulsados por IA

Pagar el estacionamiento es cada vez más sencillo, gracias a la IA. En muchos estacionamientos públicos y comerciales, los parquímetros inteligentes ya no requieren monedas, boletos o recibos impresos. En cambio, utilizan la visión artificial para reconocer los vehículos y gestionar los pagos automáticamente.

Una tecnología central detrás de esto es el reconocimiento automático de matrículas (ANPR). Cuando un coche entra en un aparcamiento, las cámaras capturan su matrícula y el sistema utiliza la visión artificial y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer el texto. Esto elimina la necesidad de billetes físicos o registros manuales. 

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Estos sistemas inteligentes hacen que el estacionamiento sea más rápido para los conductores y más eficiente para los operadores. Reducen el error humano, disminuyen el mantenimiento y permiten una mejor gestión del espacio. Con la IA haciendo el trabajo pesado, el estacionamiento se convierte en una experiencia más fluida y ágil.

La visión artificial aporta un toque personal a las máquinas de café 

Las máquinas de café han sido parte de la vida diaria durante décadas, encontrándose en todas partes, desde oficinas y cafeterías hasta aeropuertos y gasolineras. Ahora, los investigadores y las empresas tecnológicas están explorando cómo la Visión Artificial podría hacer que estas máquinas sean más inteligentes y personalizadas.

Por ejemplo, las máquinas inteligentes con cámaras incorporadas pueden capturar la imagen facial de un usuario y analizar características como ojos caídos o expresiones de cansancio para detectar signos de fatiga. Según este análisis, la máquina puede ajustar la intensidad del café, preparando una bebida más ligera si parece que está bien descansado o una más fuerte si parece cansado, para ayudarlo a sentirse más renovado.

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Pros y contras de los electrodomésticos inteligentes impulsados por IA

La IA está haciendo que los electrodomésticos cotidianos sean más inteligentes e intuitivos, ofreciendo varias ventajas para los usuarios. Estas son algunas de las principales ventajas que estas tecnologías aportan a la vida diaria:

• Comodidad: La visión artificial permite que los electrodomésticos reconozcan a los usuarios y los objetos, lo que reduce la necesidad de botones o entradas manuales y hace que las interacciones sean más fluidas.
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• Interacción sin contacto: En entornos donde la higiene es una preocupación (como hospitales o servicios de alimentación), los aparatos basados en visión permiten a los usuarios interactuar sin contacto físico.
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• Accesibilidad: Para los usuarios con discapacidades, la visión artificial puede permitir controles basados en gestos, reconocimiento facial para la autenticación o detección de objetos para ayudar en las tareas diarias.

Al mismo tiempo, estos avances conllevan algunos desafíos. Estas son algunas desventajas potenciales a tener en cuenta al utilizar electrodomésticos inteligentes impulsados por IA:

• Preocupaciones sobre la privacidad: Dado que la visión artificial a menudo se basa en cámaras, puede generar inquietudes sobre la grabación o el monitoreo, especialmente en espacios compartidos o públicos.
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• Dependencia de la iluminación y la colocación: Los sistemas de visión artificial requieren una buena iluminación y vistas claras para funcionar correctamente, lo que puede limitar su fiabilidad en determinados entornos.
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• Mayor complejidad: Los electrodomésticos con visión artificial a menudo requieren más soporte técnico, actualizaciones de software periódicas y una calibración cuidadosa para funcionar correctamente.

Conclusiones clave

Las máquinas que usamos todos los días se están volviendo silenciosamente más capaces. Con Vision AI, ahora pueden ver lo que está sucediendo a su alrededor, comprenderlo y responder rápidamente. Esto ayuda a que las tareas cotidianas sean más rápidas, fáciles y naturales.

Con la IA mejorando las herramientas de las que ya dependemos, el resultado es un mundo donde las máquinas familiares funcionan mejor, con menos esfuerzo requerido por nuestra parte. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, podemos esperar interacciones aún más fluidas e inteligentes integradas en el tejido de la vida diaria.

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