19 de septiembre de 2024
Aprenda a convertir las imágenes de visión artificial en información empresarial significativa. Descubra cómo conectar los puntos entre las imágenes y los datos para tomar mejores decisiones.
La visión artificial es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Cuando se muestra una aplicación de visión artificial, normalmente incluye varias salidas visuales, como imágenes o vídeos, anotadas con cuadros delimitadores o máscaras de segmentación para resaltar los objetos de interés. Si bien estas imágenes son impresionantes, no siempre pintan una imagen clara de qué conocimientos prácticos pueden proporcionar.
Tomemos una tienda minorista, por ejemplo. Un modelo de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 puede utilizarse para crear un mapa de calor que muestre dónde pasan la mayor parte del tiempo los clientes. La visualización podría parecer un mapa colorido que indica dónde tienden a caminar o permanecer la mayoría de los clientes. Sin embargo, la verdadera información obtenida es la capacidad de identificar las secciones de la tienda con bajo rendimiento. Los minoristas pueden utilizar esta información práctica para reorganizar la colocación de los productos, optimizar el espacio de las estanterías o ajustar las exhibiciones promocionales para impulsar una mayor participación del cliente y aumentar las ventas.
El valor real de la visión artificial reside en traducir estos resultados visuales en conocimientos empresariales significativos que puedan mejorar y optimizar directamente las operaciones para impulsar el crecimiento y la eficiencia. En este artículo, analizaremos lo que la visión artificial puede ofrecer a las empresas y cómo puede tener un impacto real en sus operaciones. También discutiremos estrategias para ir más allá de los resultados visuales para aprovechar los conocimientos prácticos que impulsan resultados reales. ¡Empecemos!
Comencemos por comprender la diferencia entre visualizaciones e insights. En la visión artificial, las visualizaciones como los cuadros delimitadores y los mapas de calor son importantes para comprender la salida del modelo. Estas salidas visuales actúan como un trampolín para ilustrar lo que la visión artificial puede y no puede hacer. Los insights, sin embargo, van más allá de estas imágenes y ofrecen información valiosa que se puede utilizar para tomar decisiones informadas, mejorar los procesos o comprender los patrones más profundamente. Convierten los datos visuales brutos en conclusiones significativas que ayudan a descubrir tendencias, predecir resultados u optimizar estrategias.
Por ejemplo, un sistema de monitorización del entrenamiento mediante visión artificial podría utilizar la estimación de la pose y modelos como YOLOv8 para rastrear los movimientos corporales identificando puntos clave como articulaciones y extremidades. La salida visual, como esqueletos animados que muestran cómo se mueve una persona, puede ser interesante de ver. Sin embargo, el valor real proviene de la información cuantificable que proporcionan estos datos, como el número de flexiones o sentadillas realizadas, la duración de cada ejercicio, la consistencia de las repeticiones y la calidad de la forma mantenida durante toda la sesión.
Los entrenadores pueden utilizar estos datos para analizar las formas de ejercicio de sus clientes, detectar movimientos incorrectos que puedan causar lesiones, realizar un seguimiento del rendimiento a lo largo del tiempo y comprender los hábitos de entrenamiento. Estos datos ayudan a los entrenadores a dar una mejor retroalimentación, diseñar planes de entrenamiento más eficaces y ayudar a los clientes a alcanzar sus objetivos de fitness de forma más segura y eficiente.
A medida que avanza la tecnología, las empresas siempre buscan formas de adelantarse a la competencia, y la visión artificial es una excelente manera de hacerlo. Al incorporar los conocimientos de la visión artificial en sus flujos de trabajo existentes, pueden ver resultados medibles reales.
Estos insights pueden ofrecer información valiosa en varias áreas del negocio, tales como:
Por ejemplo, en la industria del petróleo y el gas, la detección de incendios o fugas de gas de los hornos se realizaba tradicionalmente mediante monitorización manual o sistemas de sensores básicos. Estos métodos a menudo carecen de la velocidad y la precisión necesarias para detectar posibles peligros de forma temprana. La visión artificial puede mejorar este proceso mediante el uso de cámaras y modelos de detección de objetos como YOLOv8 para monitorizar continuamente los hornos y detectar rápidamente problemas como llamas inusuales, exceso de humo o fugas de gas.
El resultado visual de esta aplicación podría aparecer como cuadros delimitadores en las imágenes que resaltan las áreas donde se detecta un incendio. Sin embargo, el beneficio real proviene de convertir estas señales visuales en información útil. Esta información puede ayudar a identificar la causa de un incendio, predecir problemas con los equipos y planificar el mantenimiento para evitar problemas futuros. Al utilizar esta información, las empresas industriales pueden responder rápidamente a posibles incendios, evitar daños costosos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad y la eficiencia.
Las salidas visuales de un modelo entrenado se pueden convertir en información organizada en paneles y bases de datos para un análisis más profundo. Los paneles, en particular, pueden ayudar a proporcionar a los dueños de negocios una visión clara de las métricas de rendimiento, ayudar a detectar anomalías y respaldar las decisiones basadas en datos en tiempo real.
Por ejemplo, en la monitorización del tráfico, se puede utilizar un modelo de visión artificial como YOLOv8 para analizar imágenes de tráfico en vivo para detectar y rastrear diferentes vehículos, como coches, furgonetas y autobuses, en la carretera. La visualización de salida puede mostrar vehículos etiquetados y rastrear el número de vehículos que entran y salen de áreas específicas. Esta información también se puede mostrar en un panel que proporciona un desglose del recuento de vehículos por zona y calcula métricas clave como el recuento total de vehículos y la velocidad promedio.
Estos insights ayudan a los equipos de gestión del tráfico a comprender el flujo del tráfico, identificar los puntos de congestión, predecir los atascos y ajustar las señales de tráfico o las rutas para que las cosas sigan funcionando sin problemas. Al convertir los datos visuales en información práctica, este sistema ayuda a los planificadores urbanos a tomar decisiones inteligentes para mejorar el flujo del tráfico y reducir los problemas en la carretera.
Ahora que hemos analizado el impacto comercial de la información procesable de la visión artificial, veamos las estrategias para cerrar la brecha entre la visualización de datos y la información comercial. Al desarrollar soluciones de IA, estas consideraciones son vitales porque ayudan a ir más allá de las simples tareas de visión artificial para comprender el contexto y las relaciones dentro de los datos. El análisis en profundidad permite la creación de información que es más significativa y más relevante para las necesidades comerciales.
Para empezar, es esencial mejorar la comunicación entre los desarrolladores de IA y los líderes empresariales. Los desarrolladores de IA pueden mantener debates abiertos con las partes interesadas de la empresa para comprender sus objetivos, retos y lo que esperan conseguir. Al pensar desde la perspectiva del propietario de la empresa, es más fácil determinar cómo la visión artificial puede abordar directamente problemas específicos. En lugar de desarrollar soluciones genéricas, los desarrolladores pueden centrarse en la creación de aplicaciones de visión artificial que resuelvan necesidades empresariales reales.
Por ejemplo, en el escenario del petróleo y el gas que comentamos anteriormente, hablar directamente con un interesado del negocio podría ayudar a un desarrollador a comprender necesidades específicas, como el envío de alertas basadas en el tamaño y la gravedad de un incendio detectado. Conocer estos detalles ayuda a los desarrolladores a personalizar la solución para priorizar las alertas críticas, lo que garantiza tiempos de respuesta más rápidos y reduce los riesgos, lo que aumenta la seguridad y la eficiencia.
Una vez establecida una comunicación clara, el siguiente paso es centrarse en la calidad y el procesamiento de los datos. Los desarrolladores pueden asegurarse de que los datos utilizados para el entrenamiento y el análisis sean limpios, coherentes y relevantes para las necesidades del cliente. La optimización del procesamiento de datos puede ayudar a reducir los retrasos y proporcionar información precisa y oportuna. Además, la integración de los sistemas de visión artificial con las herramientas empresariales existentes puede mejorar la toma de decisiones y permitir a las empresas responder rápidamente a la información importante.
Estos son algunos factores adicionales a tener en cuenta:
Si bien las salidas visuales, como los cuadros delimitadores y las máscaras, demuestran las capacidades de la visión artificial, las empresas requieren algo más que representaciones visuales; necesitan información práctica que pueda impulsar la toma de decisiones y las mejoras operativas. Al comprender los objetivos empresariales y aplicar la visión artificial a los problemas del mundo real, los desarrolladores pueden proporcionar información que mejore las operaciones, mejore las experiencias de los clientes y reduzca los costes.
Para cerrar la brecha entre la visualización y la información práctica, los desarrolladores pueden comunicarse claramente con las partes interesadas, utilizar datos de alta calidad y mejorar el procesamiento de datos. Estos pasos ayudan a las empresas a sacar el máximo partido de la tecnología de visión artificial, convirtiendo la información en beneficios reales.
¡Aprendamos y exploremos juntos! Consulte nuestro repositorio de GitHub para ver nuestras contribuciones a la IA, y no olvide interactuar con nuestra comunidad. Descubra cómo estamos redefiniendo industrias como la manufactura y la atención médica con tecnología de IA de vanguardia.
.webp)