Casos de uso de la IA que transforman su futuro

¿Cómo está cambiando la IA el mundo en que vivimos? Si aún no se ha dado cuenta, está de suerte. Desde el transporte de avatares entre espacios virtuales hasta la descongestión de las arquitecturas de datos, pasando por la creación de instructores de fitness holográficos en nuestros hogares, la inteligencia artificial ya nos ha impulsado hacia una nueva y emocionante era de la vida.

Puede que aún no vivamos en la fantasía de ciencia ficción de Star Trek, pero nos estamos acercando. A continuación, vamos a analizar nuevos casos de uso de la IA que incluyen la tecnología de detección de objetos en el fitness, la detección de objetos en la computación de borde y examinar cómo la computación de borde con detección de objetos está mejorando la transmisión de datos entre dispositivos digitales.

Profundicemos en algunos de los casos de uso de la IA que prevemos que abrirán nuevos caminos en 2022.

Visión AI en fitness

La detección de objetos en 2022 es una perspectiva apasionante y ya está causando sensación en el sector del fitness. Mirror y Tonal son dos ejemplos de empresas de éxito que promueven la IA en el fitness: ambas ofrecen un dispositivo doméstico interactivo que puede transmitir más de 10.000 entrenamientos y proyectarlos en el espejo con el fin de mejorar la salud y el ejercicio.

A muchos de nosotros el fitness nos parece más una tarea que un pasatiempo e incluso somos reacios a poner un pie dentro de un gimnasio. Pero desde la comodidad de tu casa, Mirror te permite hacer un seguimiento de tu progreso, forma y otras métricas gracias a la detección de posturas.

Esta avanzada aplicación critica la postura y la pose de las personas en vídeo utilizando la Estimación de la Pose Humana, un proceso que predice las poses de las partes y articulaciones del cuerpo humano en imágenes o vídeos.

Se diferencia de la detección de objetos por diferenciar a las personas de una caja humana y desarrollar una comprensión del lenguaje corporal humano a través de algoritmos de aprendizaje automático. Pero al fusionar la estimación de poses humanas con el aprendizaje profundo, Mirror habrá conceptualizado modelos de cómo debe ejecutarse cada ejercicio al haber analizado millones de entrenamientos diferentes.

Durante el ejercicio, la aplicación utiliza un algoritmo para comparar la posición de las articulaciones. Cualquier desviación será detectada y resaltada, reduciendo el riesgo de lesiones y promoviendo una forma más segura y óptima de hacer ejercicio sin un entrenador personal.

La visión de la IA en el fitness ya ha dado un salto cualitativo en los últimos tiempos a través de aplicaciones innovadoras como Mirror, lo que solo hace que preguntarse... ¿cómo será la industria del fitness en 2023?

IA de visión por ordenador en el metaverso

Desde que Mark Zuckerberg cambió el nombre de Facebook por Meta, abreviatura de Metaverso, el término está en boca de todos. Pero, ¿qué es exactamente? En pocas palabras, el metaverso es un término general que se refiere a los reinos digitales que pretenden ampliar el mundo real.

Imagínese asistir a eventos virtuales, conciertos o reuniones y se hará una idea. Pero el metaverso también incluye interacciones "virtuales" más sencillas, como conectarse a las redes sociales y desplazarse por las noticias.

Aunque no existe un objetivo final definitivo, los científicos están moviendo montañas para intentar que el metaverso sea lo más inmersivo posible mediante el uso de la IA de visión por ordenador, un campo de la inteligencia artificial que entrena a los ordenadores para dar sentido a la información valiosa de las entradas visuales y proporcionar recomendaciones basadas en los datos recopilados. Un elemento crucial de la IA de visión por ordenador en el metaverso es la interoperabilidad, un término elegante y un poco intimidatorio que se refiere básicamente al proceso de transferir avatares y objetos digitales de un reino virtual a otro.

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) en interoperabilidad ya han potenciado el sector sanitario. Por ejemplo, cuando se realiza un TAC, se procesan, recopilan y almacenan grandes volúmenes de datos en una base de datos médica.

Los médicos adoptan un enfoque diferente, introduciendo manualmente la información sobre su salud en una base de datos. La interoperabilidad se utiliza entonces para integrar estos dos análisis de datos y proporcionar un diagnóstico rápido de la enfermedad.

Detección de objetos en edge computing

El mundo se está ahogando en datos. Aunque los datos han sido etiquetados como "el nuevo petróleo", la realidad es que su exceso causa problemas. No todos los datos son iguales. Recopilar, organizar y cribar lo que se ha recopilado carcome el reloj.

‍Edgecomputing con detección de objetos nos ha liberado de esta pesada carga de extraer datos lejos del centro de datos principal y hacia los bordes de su arquitectura. Pero, ¿qué es el edge computing y cómo funciona?

Imagine una órbita de dispositivos técnicos que transmiten datos hacia y desde la base de datos principal. Es mucha información para procesar. La capacidad de procesamiento rápido de la base de datos se verá obstaculizada, provocando retrasos e interrupciones que degradarán el rendimiento.

Pero con la computación de borde, muchos de estos datos se dispersarán por la periferia. Los algoritmos de aprendizaje automático encargan a cada dispositivo periférico el entrenamiento de un modelo analítico con los datos almacenados localmente.

Cada dispositivo hará su trabajo filtrando los datos más valiosos, que luego se enviarán a la base de datos principal para un análisis holístico. Piensa en un científico que se encarga de un proyecto repleto de investigaciones. En lugar de analizar todos los datos de cada experimento, delega esta responsabilidad en otros investigadores que le presentarán un resumen.

La IA de visión está cambiando el mundo mientras hablamos y los casos de uso de IA que hemos cubierto aquí son sólo la punta del iceberg. Pero, lo que es aún más emocionante es que usted también puede aprovechar las maravillas de la IA de visión con nuestra plataforma de despliegue ML, Ultralytics HUB.

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