Todo lo que necesita saber sobre la visión artificial en 2025

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

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

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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!

¿Qué es la visión artificial?

La visión por ordenador es un subcampo de la IA que aprovecha el aprendizaje automático y las redes neuronales para enseñar a los ordenadores a comprender el contenido de los datos visuales, como imágenes o archivos de vídeo. La información obtenida a partir de imágenes procesadas puede utilizarse para tomar mejores decisiones. Por ejemplo, la visión por ordenador puede utilizarse en el comercio minorista para track de los niveles de inventario mediante el análisis de imágenes de estanterías o para mejorar la experiencia de compra con sistemas de caja automatizados. Muchas empresas ya utilizan la tecnología de visión por ordenador para distintas aplicaciones que van desde tareas como añadir filtros a las fotos de los smartphones hasta el control de calidad en la fabricación. 

Puede que se pregunte: ¿por qué existe tal necesidad de soluciones de visión artificial? Las tareas que requieren atención constante, como la detección de defectos o el reconocimiento de patrones, pueden ser difíciles para los humanos. Los ojos pueden cansarse y pueden pasarse por alto detalles, especialmente en entornos complejos o de ritmo rápido. 

Aunque las personas son buenas reconociendo objetos de distintos tamaños, colores, iluminación o ángulos, a menudo les cuesta mantener la coherencia bajo presión. Las soluciones de visión artificial, en cambio, trabajan sin descanso, procesando con rapidez y precisión grandes cantidades de datos visuales. Por ejemplo, pueden analizar el tráfico en tiempo real para detect atascos, optimizar los tiempos de las señales o incluso identificar accidentes más rápido de lo que lo haría un observador humano.

Comprender 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 fue testigo de 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), que permitió a las máquinas leer 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 los datos visuales de forma más eficaz. Mejoró las capacidades como la identificación de objetos, el análisis de movimiento y la ejecución de tareas complejas.

Hoy en día, la visión por ordenador está avanzando rápidamente y transformando la forma en que resolvemos problemas en áreas como la sanidad, los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes. Los modelosYOLO (You Only Look Once)Ultralytics , diseñados para tareas de visión por ordenador en tiempo real, facilitan la implementación de Vision AI de forma eficaz y precisa en diversos sectores. A medida que la IA y el hardware siguen mejorando, estos modelos ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y a agilizar las operaciones mediante el análisis avanzado de datos visuales.

Desglosando 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 (CNN), es especialmente bueno para reconocer patrones, como bordes y formas en las imágenes. 

Para simplificar los datos visuales, técnicas como el pooling se centran en las partes más importantes de una imagen, mientras que capas adicionales procesan esta información para realizar tareas como la identificación de rasgos o la detección de objetos. Modelos avanzados como Ultralytics YOLO11diseñados para ofrecer velocidad y precisión, hacen posible el procesamiento de imágenes en tiempo real.

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

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

• Procesamiento de imágenes: Los datos recogidos se mejoran mediante técnicas de preprocesamiento como la reducción del ruido y el resaltado de los bordes para facilitar su análisis.

• Extracción de características: Se seleccionan los 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 la detección de objetos, el seguimiento de movimientos o el reconocimiento de patrones.

Explorando las tareas de visión artificial

Es posible que se haya dado cuenta de que, al hablar de cómo funciona la visión por ordenador, hemos mencionado las tareas de visión por ordenador. Los modelos como Ultralytics YOLO11 están diseñados para soportar estas tareas, ofreciendo soluciones rápidas y precisas para aplicaciones del mundo real. Desde la detección de objetos hasta el seguimiento de sus movimientos, YOLO11 gestiona estas tareas con eficacia. Exploremos algunas de las tareas clave de visión por ordenador que soporta y cómo funcionan.

Detección de objetos

La detección de objetos es una tarea clave de la 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 el tipo de cada objeto, como "coche" o "persona") y puntuaciones de confianza (un valor numérico que indica la certeza del 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 de un coche en el tráfico.

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Clasificación de imágenes

El objetivo principal de la clasificación de imágenes es asignar una etiqueta o categoría predefinida a una imagen de entrada en función de su contenido global. Esta tarea suele implicar la identificación del objeto o característica dominante dentro de la imagen. Por ejemplo, la clasificación de imágenes puede utilizarse para determinar si una imagen contiene un gato o un perro. Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden incluso entrenarse para classify razas individuales de gatos o perros, como se muestra a continuación.

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Segmentación de instancias

La segmentación de instancias es otra tarea crucial de la visión artificial que se utiliza en diversas aplicaciones. Implica dividir una imagen en segmentos e identificar cada objeto individual, incluso si hay varios objetos del mismo tipo. A diferencia de la detección de objetos, la segmentación de instancias va un paso más allá al delinear los límites precisos de cada objeto. Por ejemplo, en la fabricación y reparación de automóviles, la segmentación de instancias puede ayudar a identificar y etiquetar cada pieza del coche por separado, lo que hace que el proceso sea más preciso y eficiente.

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Estimación de la pose

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

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Para explorar otras tareas de visión por ordenador soportadas por YOLO11, puede consultar la documentación oficial Ultralytics . En ella se ofrece información detallada sobre cómo YOLO11 gestiona tareas como el seguimiento de objetos y la detección de objetos en recuadros delimitadores orientados (OBB).

Modelos populares de visión artificial en la actualidad

A pesar de que existen muchos modelos de visión por ordenador, la serie Ultralytics YOLO destaca por su gran rendimiento y versatilidad. Con el tiempo, los modelos Ultralytics YOLO han ido mejorando, haciéndose más rápidos, precisos y capaces de realizar más tareas. En Ultralytics YOLOv5 el despliegue de los modelos se hizo más sencillo gracias a los marcos de trabajo de Vision AI, como PyTorch. Esto permitió a un mayor número de usuarios trabajar con Vision AI avanzada, combinando alta precisión con facilidad de uso.

Siguiente, Ultralytics YOLOv8 fue más allá y añadió nuevas funciones, como la segmentación de instancias, la estimación de poses y la clasificación de imágenes. Mientras tanto, la última versión, YOLO11, ofrece el máximo rendimiento en múltiples tareas de visión por ordenador. Con un 22% menos de parámetros que YOLOv8m, YOLO11m alcanza una mayor precisión mediamAP) en el conjunto de datosCOCO , lo que significa que puede detect objetos con mayor precisión y eficacia. Tanto si es un desarrollador experimentado como si es nuevo en la IA, YOLO11 ofrece una potente solución para sus necesidades de visión por ordenador.

El papel de la visión artificial en la vida cotidiana

Antes hemos hablado de cómo pueden aplicarse modelos de visión por ordenador como YOLO11 en una amplia gama de sectores. Ahora, vamos a explorar más casos de uso que están cambiando nuestra vida cotidiana.

Visión artificial en la atención médica

Existe una amplia gama de aplicaciones para la visión artificial en la atención médica. Tareas como la detección y clasificación de objetos se utilizan en imágenes médicas para 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 del cáncer para comparar las células cancerosas con las sanas. Del mismo modo, con respecto a las tomografías computarizadas y las 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.

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IA en la industria automotriz

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

Además de eso, la visión artificial puede incluso detectar grietas y baches en las superficies de las carreteras, lo que permite una mejor monitorización de las condiciones cambiantes de las carreteras. 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 transporte y el apoyo a la planificación de ciudades inteligentes.

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Visión artificial en la agricultura

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

Además de la monitorización, las máquinas de deshierbe automáticas impulsadas por IA e integradas con visión artificial pueden identificar y eliminar las malas hierbas, lo que reduce los costes de mano de obra y aumenta el rendimiento de los cultivos. Esta combinación de tecnología ayuda a los agricultores a optimizar sus recursos, mejorar la eficiencia y proteger sus cultivos.

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Automatización de los procesos de fabricación con IA

En la fabricación, la visión por ordenador ayuda a supervisar la producción, comprobar la calidad de los productos y track automático track los trabajadores. La IA por visión agiliza el proceso y lo hace más preciso, al tiempo que reduce los errores y, por tanto, los costes. 

En concreto, para garantizar la calidad, se suelen utilizar la detección de objetos y la segmentación de instancias. Los sistemas de detección de defectos realizan un control final de los productos acabados para garantizar que sólo los mejores llegan a los clientes. Cualquier producto con abolladuras o grietas se identifica automáticamente y se rechaza. Estos sistemas también track y recuento de los productos en tiempo real, proporcionando una supervisión continua en la cadena de montaje.

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Una educación más impactante gracias a la visión artificial

Una de las formas en que se utiliza la visión por ordenador en las aulas es a través del reconocimiento de gestos: personaliza el aprendizaje detectando los movimientos de los alumnos. 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 que se adapte mejor a las necesidades del alumno. Esto crea un entorno de aprendizaje más dinámico y adaptativo, lo que ayuda a los profesores a centrarse en la enseñanza mientras el sistema apoya la experiencia de aprendizaje de cada alumno.

Tendencias recientes en visión artificial

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

Una de las principales tendencias es el edge computing, un marco de computación distribuida que procesa los datos más cerca de su origen. Por ejemplo, el edge computing equipa dispositivos como cámaras y sensores para procesar datos visuales directamente, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos, retrasos reducidos y una mayor privacidad.

Otra tendencia clave en la visión artificial es el uso de la realidad combinada. Combina el mundo físico con elementos digitales, utilizando la visión artificial para que los objetos virtuales se mezclen a la perfección con el mundo real. Puede utilizarse para mejorar las experiencias en juegos, educación y formación. 

Pros y contras de la visión artificial

Estos son algunos de los principales beneficios que la visión artificial puede aportar a diversos sectores:

• Ahorro de costes: La automatización de 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 escalarse fácilmente para gestionar grandes cantidades de datos, lo que los hace adecuados para empresas en crecimiento u operaciones a gran escala.

• Personalización específica de la aplicación: Los modelos de visión artificial pueden ajustarse con precisión utilizando su conjunto de datos, lo que le proporciona soluciones altamente especializadas que satisfacen los requisitos de su aplicación.

Si bien estos beneficios resaltan cómo la visión artificial puede impactar en varias industrias, también es importante considerar los desafíos involucrados en su implementación. Estos son algunos de los desafíos clave:

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

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

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

Conclusiones clave

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

A medida que la tecnología sigue mejorando, nuevas tendencias como el edge computing y la realidad combinada están abriendo aún más posibilidades. Si bien existen algunos desafíos, como los sesgos y los altos costos, la visión artificial tiene el potencial de generar un gran impacto positivo en muchas industrias en el futuro.

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