Todo lo que necesitas saber sobre visión artificial en 2025

Hace veinte años, la idea de que las máquinas y los ordenadores pudieran ver y entender el mundo era solo ciencia ficción. Hoy, gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), ese concepto se ha convertido en realidad. En particular, la visión artificial (CV), una rama de la IA, permite a las máquinas entender y analizar imágenes y vídeos. Ya sea identificando objetos en tiempo real, mejorando los sistemas de seguridad o automatizando tareas complejas, su potencial está ampliando los límites de lo que es posible.

La visión artificial está configurando rápidamente el futuro de la tecnología a medida que diversas industrias exploran diferentes formas de adoptar sus capacidades únicas. El tamaño del mercado global de la visión artificial alcanzó los 19.830 millones de dólares en 2024 y se proyecta que crezca un 19,8% anual en los próximos años.

Fig 1. Tamaño del mercado global de visión artificial.

En este artículo, analizaremos más de cerca la visión artificial, cubriendo qué es, cómo ha evolucionado y cómo funciona hoy en día. También exploraremos algunas de sus aplicaciones más interesantes. ¡Empecemos!

Link to this section¿Qué es la visión artificial?#

La visión artificial es un subcampo de la IA que aprovecha el aprendizaje automático y las redes neuronales para enseñar a los ordenadores a entender el contenido de datos visuales, como imágenes o archivos de vídeo. Las ideas extraídas de las imágenes procesadas pueden utilizarse para tomar mejores decisiones. Por ejemplo, la visión artificial puede usarse en el comercio minorista para rastrear niveles de inventario analizando imágenes de estanterías o mejorando la experiencia de compra con sistemas de pago automatizados. Muchas empresas ya están utilizando la tecnología de visión artificial para diferentes aplicaciones que van desde tareas como añadir filtros a fotos de smartphones hasta el control de calidad en la fabricación.

Quizás te preguntes: ¿por qué existe tal necesidad de soluciones de visión artificial? Las tareas que requieren atención constante, como detectar defectos o reconocer patrones, pueden ser difíciles para los humanos. Los ojos pueden cansarse y los detalles pueden pasarse por alto, especialmente en entornos rápidos o complejos.

Aunque las personas son buenas reconociendo objetos en diferentes tamaños, colores, iluminaciones o ángulos, a menudo tienen dificultades para mantener la consistencia bajo presión. Las soluciones de visión artificial, por otro lado, funcionan sin parar, procesando grandes cantidades de datos visuales de forma rápida y precisa. Por ejemplo, puede analizar el tráfico en tiempo real para detectar congestiones, optimizar el tiempo de los semáforos o incluso identificar accidentes más rápido de lo que podría un observador humano.

Link to this sectionEntendiendo la historia de la visión artificial#

A lo largo de los años, la visión artificial ha evolucionado desde un concepto teórico hasta una tecnología fiable que impulsa la innovación en todas las industrias. Echemos un vistazo a algunos de los hitos clave que han definido su desarrollo:

• Años 50 - 60: Los investigadores comenzaron a desarrollar algoritmos para procesar y analizar datos visuales, pero el progreso fue lento debido a la limitada potencia computacional.

• Años 70: Esta década vio importantes mejoras en los algoritmos, como la Transformada de Hough, que mejoró la detección de líneas y formas geométricas en las imágenes. También surgió el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), haciendo posible que las máquinas leyeran texto impreso.

• Años 80 - 90: El aprendizaje automático comenzó a desempeñar un papel en la visión artificial, allanando el camino para capacidades más avanzadas y futuros avances.

• Años 2000 - 2010: El aprendizaje profundo aportó una nueva dimensión a la visión artificial, equipando a las máquinas para interpretar datos visuales de manera más eficaz. Mejoró capacidades como la identificación de objetos, el análisis de movimiento y la ejecución de tareas complejas.

Hoy en día, la visión artificial avanza rápidamente y transforma cómo resolvemos problemas en áreas como la salud, los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes. Los modelos Ultralytics YOLO (You Only Look Once), diseñados para tareas de visión artificial en tiempo real, facilitan la implementación eficaz y precisa de la IA visual en diversas industrias. A medida que la IA y el hardware continúan mejorando, estos modelos ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y optimizar operaciones mediante el uso de análisis avanzado de datos visuales.

Link to this sectionDesglosando cómo funciona la visión artificial#

Los sistemas de visión artificial funcionan utilizando redes neuronales, que son algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, para analizar imágenes. Un tipo específico, llamado Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), es especialmente bueno para reconocer patrones, como bordes y formas en las imágenes.

Para simplificar los datos visuales, técnicas como el agrupamiento (pooling) se centran en las partes más importantes de una imagen, mientras que capas adicionales procesan esta información para realizar tareas como identificar características o detectar objetos. Modelos avanzados como Ultralytics YOLO11, diseñados para la velocidad y la precisión, hacen posible el procesamiento de imágenes en tiempo real.

Fig 2. Un ejemplo del uso de Ultralytics YOLO11 para la detección de objetos.

Una aplicación típica de visión artificial implica varios pasos para transformar imágenes en bruto en información útil. Estas son las cuatro etapas principales:

• Adquisición de imágenes: Los datos visuales se recopilan utilizando cámaras o sensores, y la calidad de las imágenes depende del tipo de sensor utilizado.

• Procesamiento de imágenes: Los datos recopilados se mejoran a través de técnicas de preprocesamiento como la reducción de ruido y el resaltado de bordes para facilitar su análisis.

• Extracción de características: Se seleccionan detalles importantes, como formas y texturas, centrándose en las partes de la imagen que más importan.

• Reconocimiento de patrones: Las características identificadas se analizan mediante aprendizaje automático para completar tareas como detectar objetos, rastrear movimientos o reconocer patrones.

Link to this sectionExplorando tareas de visión artificial#

Es posible que hayas notado que, al hablar de cómo funciona la visión artificial, mencionamos las tareas de visión artificial. Modelos como Ultralytics YOLO11 están creados para soportar estas tareas, ofreciendo soluciones rápidas y precisas para aplicaciones del mundo real. Desde detectar objetos hasta rastrear su movimiento, YOLO11 maneja estas tareas de manera eficiente. Exploremos algunas de las tareas clave de visión artificial que soporta y cómo funcionan.

Link to this sectionDetección de objetos#

La detección de objetos es una tarea clave de visión artificial y se utiliza para identificar objetos de interés en una imagen. El resultado de una tarea de detección de objetos es un conjunto de cuadros delimitadores (rectángulos dibujados alrededor de los objetos detectados en una imagen), junto con etiquetas de clase (la categoría o tipo de cada objeto, como "coche" o "persona") y puntuaciones de confianza (un valor numérico que indica qué tan seguro está el modelo sobre cada detección). Por ejemplo, la detección de objetos se puede utilizar para identificar y señalar la ubicación de un peatón en una calle o un coche en el tráfico.

Fig 3. YOLO11 siendo utilizado para detectar objetos.

Link to this sectionClasificación de imágenes#

El objetivo principal de la clasificación de imágenes es asignar una etiqueta o categoría predefinida a una imagen de entrada basada en su contenido general. Esta tarea normalmente implica identificar el objeto o característica dominante dentro de la imagen. Por ejemplo, la clasificación de imágenes se puede utilizar para determinar si una imagen contiene un gato o un perro. Los modelos de visión artificial como YOLO11 incluso pueden entrenarse a medida para clasificar razas individuales de gatos o perros, como se muestra a continuación.

Fig 4. Clasificando diferentes razas de gatos usando YOLO11.

Link to this sectionSegmentación de instancias#

La segmentación de instancias es otra tarea crucial de visión artificial utilizada en diversas aplicaciones. Implica desglosar una imagen en segmentos e identificar cada objeto individual, incluso si hay múltiples objetos del mismo tipo. A diferencia de la detección de objetos, la segmentación de instancias da un paso más allá al delinear los límites precisos de cada objeto. Por ejemplo, en la fabricación y reparación automotriz, la segmentación de instancias puede ayudar a identificar y etiquetar cada pieza del coche por separado, haciendo el proceso más preciso y eficiente.

Fig 5. Segmentación de piezas de coche usando YOLO11.

Link to this sectionEstimación de pose#

El objetivo de la estimación de pose es determinar la posición y orientación de una persona u objeto prediciendo la ubicación de puntos clave, como manos, cabeza y codos. Esto es particularmente útil en aplicaciones donde es importante entender las acciones físicas en tiempo real. La estimación de pose humana se utiliza comúnmente en áreas como el análisis deportivo, monitoreo de comportamiento animal y robótica.

Fig 6. YOLO11 puede ayudar con la estimación de pose humana.

Para explorar otras tareas de visión artificial compatibles con YOLO11, puedes consultar la documentación oficial de Ultralytics. Proporciona información detallada sobre cómo YOLO11 maneja tareas como el seguimiento de objetos y la detección de objetos con cuadros delimitadores orientados (OBB).

Link to this sectionModelos de visión artificial populares hoy en día#

A pesar de que existen muchos modelos de visión artificial, la serie Ultralytics YOLO destaca por su alto rendimiento y versatilidad. Con el tiempo, los modelos Ultralytics YOLO han mejorado, volviéndose más rápidos, precisos y capaces de manejar más tareas. Cuando se introdujo Ultralytics YOLOv5, el despliegue de modelos se volvió más fácil con marcos de IA visual como PyTorch. Permitió a una gama más amplia de usuarios trabajar con IA visual avanzada, combinando alta precisión con facilidad de uso.

A continuación, Ultralytics YOLOv8 llevó las cosas más allá añadiendo nuevas habilidades como la segmentación de instancias, la estimación de pose y la clasificación de imágenes. Mientras tanto, la versión más reciente, YOLO11, ofrece un rendimiento superior en múltiples tareas de visión artificial. Con un 22% menos de parámetros que YOLOv8m, YOLO11m logra una precisión media media (mAP) más alta en el dataset COCO, lo que significa que puede detectar objetos de manera más precisa y eficiente. Tanto si eres un desarrollador experimentado como si eres nuevo en la IA, YOLO11 ofrece una solución potente para tus necesidades de visión artificial.

Link to this sectionEl papel de la visión artificial en la vida cotidiana#

Anteriormente, discutimos cómo los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden aplicarse a una amplia gama de industrias. Ahora, exploremos más casos de uso que están cambiando nuestras vidas diarias.

Link to this sectionIA visual en el cuidado de la salud#

Existe una amplia gama de aplicaciones para la visión artificial en la salud. Tareas como la detección y clasificación de objetos se utilizan en imágenes médicas para hacer que la detección de enfermedades sea más rápida y precisa. En el análisis de rayos X, la visión artificial puede identificar patrones que podrían ser demasiado sutiles para el ojo humano.

También se utiliza en la detección de cáncer para comparar células cancerosas con las sanas. Del mismo modo, con respecto a las tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, la visión artificial se puede utilizar para analizar imágenes con una precisión casi humana. Ayuda a los médicos a tomar mejores decisiones y, en última instancia, salva más vidas.

Fig 7. YOLO11 siendo utilizado para analizar escaneos médicos.

Link to this sectionIA en la industria automotriz#

La visión artificial es fundamental para los coches autónomos, ayudándoles a detectar objetos como señales de tráfico y semáforos. Técnicas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) permiten al coche leer texto de las señales de tráfico. También se utiliza para la detección de peatones, donde las tareas de detección de objetos identifican personas en tiempo real.

Además de eso, la visión artificial puede incluso detectar grietas y baches en las superficies de la carretera, permitiendo un mejor monitoreo de las condiciones cambiantes de la carretera. En general, la tecnología de visión artificial puede desempeñar un papel clave en la mejora de la gestión del tráfico, la mejora de la seguridad del tránsito y el apoyo a la planificación de ciudades inteligentes.

Fig 8. Entendiendo el tráfico usando YOLO11.

Link to this sectionVisión artificial en la agricultura#

Supongamos que los agricultores pudieran sembrar, regar y cosechar sus cultivos a tiempo automáticamente, sin preocupaciones. Eso es exactamente lo que la visión artificial aporta a la agricultura. Facilita el monitoreo de cultivos en tiempo real para que los agricultores puedan detectar problemas como enfermedades o deficiencias de nutrientes con mayor precisión que los humanos.

Además del monitoreo, las máquinas de deshierbe automáticas impulsadas por IA e integradas con visión artificial pueden identificar y eliminar malas hierbas, reduciendo los costes laborales y aumentando el rendimiento de los cultivos. Esta combinación de tecnología ayuda a los agricultores a optimizar sus recursos, mejorar la eficiencia y proteger sus cultivos.

Fig 9. Un ejemplo del uso de YOLO11 en agricultura.

Link to this sectionAutomatizando procesos de fabricación con IA#

En la fabricación, la visión artificial ayuda a monitorear la producción, verificar la calidad del producto y rastrear a los trabajadores automáticamente. La IA visual hace que el proceso sea más rápido y preciso, mientras reduce errores, lo que lleva a la reducción de costes.

Específicamente, para el control de calidad, se utilizan comúnmente la detección de objetos y la segmentación de instancias. Los sistemas de detección de defectos realizan una verificación final de los productos terminados para asegurar que solo los mejores lleguen a los clientes. Cualquier producto con abolladuras o grietas es identificado y rechazado automáticamente. Estos sistemas también rastrean y cuentan productos en tiempo real, proporcionando un monitoreo continuo en la línea de montaje.

Fig 10. Monitoreando una línea de montaje usando visión artificial.

Link to this sectionLa educación se vuelve más impactante con la visión artificial#

Una de las formas en que se utiliza la visión artificial en el aula es a través del reconocimiento de gestos: personaliza el aprendizaje detectando los movimientos de los estudiantes. Modelos como YOLO11 son excelentes para esta tarea. Pueden identificar con precisión gestos como manos levantadas o expresiones de confusión en tiempo real.

Cuando se detectan tales gestos, una lección en curso puede ajustarse proporcionando ayuda adicional o modificando el contenido para adaptarse mejor a las necesidades del estudiante. Esto crea un entorno de aprendizaje más dinámico y adaptable, ayudando a los profesores a centrarse en la enseñanza mientras el sistema apoya la experiencia de aprendizaje de cada estudiante.

Link to this sectionTendencias recientes en visión artificial#

Ahora que hemos explorado algunas de las aplicaciones de la visión artificial en diversas industrias, profundicemos en las tendencias clave que impulsan su progreso.

Una de las principales tendencias es la computación en el borde (edge computing), un marco de computación distribuida que procesa datos más cerca de su fuente. Por ejemplo, la computación en el borde equipa dispositivos como cámaras y sensores para procesar datos visuales directamente, lo que resulta en tiempos de respuesta más rápidos, reducción de retrasos y mayor privacidad.

Otra tendencia clave en la visión artificial es el uso de realidad combinada. Combina el mundo físico con elementos digitales, utilizando la visión artificial para hacer que los objetos virtuales se mezclen suavemente con el mundo real. Se puede utilizar para mejorar experiencias en juegos, educación y formación.

Link to this sectionPros y contras de la visión artificial#

Estos son algunos de los beneficios clave que la visión artificial puede aportar a diversas industrias:

• Ahorro de costes: Automatizar tareas con visión artificial ayuda a reducir los costes operativos, mejorar la productividad y minimizar los errores.

• Escalabilidad: Una vez implementados, los sistemas de visión artificial pueden escalar fácilmente para manejar grandes cantidades de datos, haciéndolos adecuados para empresas en crecimiento u operaciones a gran escala.

• Personalización específica de la aplicación: Los modelos de visión artificial se pueden ajustar utilizando tu propio dataset, proporcionándote soluciones altamente especializadas que cumplen con los requisitos de tu aplicación.

Aunque estos beneficios destacan cómo la visión artificial puede impactar diversas industrias, también es importante considerar los desafíos involucrados en su implementación. Estos son algunos de los desafíos clave:

• Preocupaciones sobre la privacidad de datos: El uso de datos visuales, especialmente en áreas sensibles como la vigilancia o la atención médica, puede plantear problemas de privacidad y preocupaciones de seguridad.

• Limitaciones ambientales: Los sistemas de visión artificial pueden tener dificultades para funcionar correctamente en entornos desafiantes, como poca iluminación, imágenes de baja calidad o fondos complejos.

• Alto coste inicial: Desarrollar e implementar sistemas de visión artificial puede ser costoso debido a la necesidad de hardware, software y experiencia especializados.

Link to this sectionConclusiones clave#

La visión artificial está reinventando la forma en que las máquinas interactúan con el mundo al permitirles ver y comprender el mundo tal como lo hacen los humanos. Ya se utiliza en muchas áreas, como mejorar la seguridad en coches autónomos, ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades más rápidamente, hacer las compras más personalizadas e incluso ayudar a los agricultores con el monitoreo de cultivos.

A medida que la tecnología sigue mejorando, nuevas tendencias como la computación en el borde y la realidad combinada están abriendo aún más posibilidades. Si bien existen algunos desafíos, como los sesgos y los costes elevados, la visión artificial tiene el potencial de tener un impacto positivo enorme en muchas industrias en el futuro.

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