Casos de uso de la IA que transformarán tu futuro

¿Cómo está transformando la IA el mundo en el que vivimos? Puede que te sorprenda, si aún no te habías dado cuenta. Desde trasladar avatares entre espacios virtuales hasta descongestionar arquitecturas de datos y crear instructores de fitness holográficos para nuestros hogares, la inteligencia artificial ya está cambiando nuestra forma de vivir.

Puede que todavía no vivamos en una fantasía de ciencia ficción como Star Trek, pero cada vez estamos más cerca. A continuación, analizamos nuevos casos de uso de la IA que incluyen la tecnología de detección de objetos en el fitness y la computación perimetral, y examinamos cómo la computación perimetral con detección de objetos está mejorando la transmisión de datos entre dispositivos digitales.

Estos son algunos de los casos de uso de la IA que esperamos que abran nuevos caminos en 2022.

IA visual aplicada al fitness#

La detección de objetos en 2022 ofrece un panorama 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 interactivo para el hogar que puede retransmitir más de 10 000 entrenamientos y proyectarlos en el espejo para ayudarte a mejorar tu salud y hacer ejercicio.

A muchos nos cuesta más hacer ejercicio que disfrutarlo como afición, y hasta nos da reparo pisar un gimnasio. Sin embargo, desde la comodidad de tu casa, Mirror te permite seguir tu progreso, tu técnica y otras métricas mediante la detección de la postura.

Esta aplicación analiza la postura y la pose de las personas en vídeo mediante la estimación de la pose humana, un proceso que predice las poses de las partes del cuerpo y las articulaciones humanas en imágenes o vídeos.

Se diferencia de la detección de objetos porque distingue a las personas de un recuadro humano y, mediante algoritmos de aprendizaje automático, desarrolla una comprensión del lenguaje corporal humano. Sin embargo, al combinar la estimación de la pose humana con el aprendizaje profundo, Mirror habrá conceptualizado modelos de cómo debe realizarse cada ejercicio tras analizar millones de entrenamientos diferentes.

Durante el ejercicio, la aplicación utiliza un algoritmo para comparar la posición de tus articulaciones. Detectará y resaltará cualquier desviación, lo que reduce el riesgo de lesiones y fomenta una forma más segura y óptima de entrenar sin un entrenador personal. La misma idea impulsa la supervisión de entrenamientos con modelos de pose Ultralytics YOLO.

La IA visual aplicada al fitness ha dado un salto enorme en los últimos tiempos gracias a aplicaciones innovadoras como Mirror, que hacen que te preguntes… ¿cómo será el sector del fitness en 2023?

Visión artificial con IA en el metaverso#

Desde que Mark Zuckerberg cambió el nombre de Facebook por Meta, abreviatura de metaverso, todo el mundo habla del término. Pero ¿qué es exactamente? En pocas palabras, metaverso es un término general que hace referencia a los entornos digitales que pretenden ampliar el mundo real.

Imagina que asistes a eventos virtuales, conciertos y quedadas: ya te haces una idea. Pero el metaverso también incluye interacciones virtuales más sencillas, como iniciar sesión en redes sociales y consultar las noticias.

Aunque no existe un objetivo final definitivo, los investigadores trabajan arduamente para que el metaverso sea lo más inmersivo posible mediante la IA de visión artificial, un campo de la inteligencia artificial que entrena a los ordenadores para extraer información valiosa de los datos visuales y ofrecer recomendaciones basadas en los datos recopilados. La interoperabilidad es un elemento crucial de la IA de visión artificial en el metaverso. Este término se refiere al proceso de trasladar avatares y objetos digitales de un mundo virtual a otro.

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

Los médicos seguirán otro procedimiento e introducirán manualmente tus datos sanitarios en una base de datos. Después, la interoperabilidad se utiliza para integrar estos dos análisis de datos y ofrecer un diagnóstico rápido de la enfermedad.

Detección de objetos en la computación en el borde#

El mundo está inundado de datos. Aunque se ha dicho que los datos son «el nuevo petróleo», la realidad es que un exceso de datos genera problemas. No todos los datos tienen el mismo valor. Recopilar, organizar y filtrar todo lo que se ha recogido consume mucho tiempo.

La computación en el borde con detección de objetos nos ha liberado de la pesada tarea de extraer datos del centro de datos principal y trasladarlos a los extremos de su arquitectura. Pero ¿qué es la computación en el borde y cómo funciona?

Imagina una red de dispositivos técnicos que transmiten datos desde y hacia la base de datos principal. Es mucha información que procesar. La capacidad de procesamiento de la base de datos se verá mermada, lo que provocará retrasos e interrupciones que reducirán el rendimiento.

Sin embargo, con la computación perimetral, gran parte de estos datos se distribuirán en la periferia. Los algoritmos de aprendizaje automático encargan a cada dispositivo perimetral entrenar un modelo analítico con los datos almacenados localmente; este enfoque se conoce como aprendizaje federado.

Cada dispositivo se encargará de filtrar los datos más valiosos y enviarlos después a la base de datos principal para realizar un análisis global. Imagina que un científico se enfrenta a un proyecto repleto de investigación. En vez de analizar todos los datos de cada experimento, delega esta tarea en otros investigadores, que le enviarán un resumen.

La IA visual está cambiando el mundo, y los casos de uso de IA que hemos tratado aquí son solo la punta del iceberg. También puedes aplicar la IA visual con Ultralytics Platform.

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