5 de junio de 2025
Descubra cómo el aprendizaje por refuerzo en aplicaciones de visión por ordenador está ayudando a los sistemas a ver, tomar decisiones y mejorar en aplicaciones del mundo real en todos los sectores.
Una forma sencilla de explicar la inteligencia artificial (IA) es que es un campo centrado en recrear cómo piensan y aprenden los humanos. De ahí surge la idea de las técnicas de aprendizaje en IA, que son distintos métodos que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento con el tiempo, igual que hacen las personas.
Anteriormente, hemos explorado las principales técnicas de aprendizaje de la IA, como el aprendizaje supervisado, no supervisado, de refuerzo y de transferencia, y cómo cada una de ellas desempeña un papel importante a la hora de ayudar a los modelos de IA a procesar la información y tomar decisiones.
Hoy examinaremos más de cerca el aprendizaje por refuerzo, una técnica que enseña a los sistemas de inteligencia artificial a aprender a través de la experiencia, interactuando con un entorno y mejorando en función de la información recibida. En concreto, exploraremos cómo puede aplicarse el aprendizaje por refuerzo a las aplicaciones de visión por ordenador, sistemas que permiten a las máquinas interpretar y comprender la información visual del mundo.
Aunar conceptos como el aprendizaje por refuerzo y la visión por ordenador abre nuevas y apasionantes posibilidades y es un campo de investigación muy activo. Permite a los sistemas de IA reconocer lo que ven y tomar decisiones fundamentadas basadas en esa información visual.
El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje automático en la que un agente de IA aprende realizando acciones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. El objetivo es averiguar qué acciones conducen a los mejores resultados a lo largo del tiempo.
El aprendizaje por refuerzo es como adiestrar a un perro. Cuando un perro se sienta cuando se le ordena, se le da un premio. Al cabo de un tiempo, el perro aprende que sentarse conlleva una recompensa. En el aprendizaje por refuerzo, el agente o modelo de IA es como el perro; el entorno es el mundo que le rodea, y la recompensa le ayuda a entender si ha hecho lo correcto.
Esto es diferente del aprendizaje supervisado, en el que al modelo de IA se le muestran muchos ejemplos de respuestas correctas. Por ejemplo, al modelo se le puede mostrar una foto de un perro y decirle: "Esto es un perro".
En cambio, el aprendizaje por refuerzo no se basa en datos etiquetados. Lo que hace es aprender probando diferentes acciones y aprendiendo de los resultados, como cuando juegas a un juego y descubres qué movimientos te ayudan a ganar.
El aprendizaje por refuerzo es crucial para tareas en las que las decisiones se toman paso a paso, y cada elección cambia lo que ocurre a continuación. Este tipo de aprendizaje se utiliza en los videojuegos de estrategia para que el juego resulte más desafiante y atractivo para los jugadores.
Piensa en cómo aprendes a montar en bicicleta. Al principio, puedes caerte. Pero con la práctica, empiezas a descubrir qué te ayuda a mantener el equilibrio. Cuanto más montas, mejor lo haces. Aprendes con la práctica, no porque te digan lo que tienes que hacer.
El aprendizaje por refuerzo funciona de forma similar para la IA. Aprende a través de la experiencia, probando distintas acciones, observando lo que ocurre y mejorando gradualmente su capacidad para tomar las decisiones correctas.
He aquí algunos de los componentes clave del aprendizaje por refuerzo:
Al utilizar estos componentes juntos, el aprendizaje por refuerzo hace posible que los sistemas de IA aprendan comportamientos eficaces a través del ensayo y error continuo. Con cada intento, el agente mejora en la selección de acciones que conducen a mayores recompensas y mejores resultados.
La visión por computador se utiliza para tareas como la detección de objetos en imágenes, la clasificación de lo que hay en una imagen y la segmentación de una imagen en diferentes partes. Los modelos de visión computerizada como Ultralytics YOLO11 son compatibles con este tipo de tareas y pueden utilizarse para crear aplicaciones impactantes que recopilen información visual.
Sin embargo, cuando estas tareas de IA de visión se combinan con el aprendizaje por refuerzo, el resultado es una solución de IA que no sólo ve, sino que también aprende a actuar basándose en las percepciones visuales y mejora con el tiempo.
Un ejemplo interesante de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones de visión por ordenador es el uso de robots en almacenes. Los robots equipados con cámaras y sistemas de visión por ordenador pueden analizar su entorno, detectar dónde se encuentra cada artículo, identificar su forma y tamaño y entender cómo está colocado en la estantería.
Cada vez que el robot intenta recoger un objeto, recibe una respuesta: éxito si el objeto se recoge correctamente o fracaso si se cae. Con el tiempo, el robot aprende qué acciones funcionan mejor para cada objeto. En lugar de seguir un conjunto fijo de instrucciones, mejora continuamente a través de la experiencia.
Ahora que entendemos mejor qué es el aprendizaje por refuerzo y su papel en la visión por ordenador, veamos más de cerca algunos ejemplos en los que el aprendizaje por refuerzo y la visión por ordenador se utilizan conjuntamente.
Los vehículos autónomos pueden basarse tanto en la IA de visión para comprender su entorno como en el aprendizaje de refuerzo para tomar decisiones basadas en lo que ven. Un buen ejemplo de ello es AWS DeepRacer.
El AWS DeepRacer es un coche de carreras a escala 1/18 totalmente autónomo que aprende a conducir utilizando una cámara y el aprendizaje por refuerzo. En lugar de que le digan lo que tiene que hacer, resuelve las cosas por sí mismo probando, cometiendo errores y aprendiendo de ellos.
La cámara de este coche diminuto funciona como un par de ojos, captando la pista que hay por delante. En función de lo que ve, el coche aprende a girar y a ir más o menos rápido. Con cada vuelta, mejora. Por ejemplo, puede aprender a tomar curvas más amplias o a reducir la velocidad antes de tomar curvas cerradas aprendiendo de intentos anteriores.
El entrenamiento del DeepRacer comienza en un entorno virtual, donde el modelo practica y perfecciona sus habilidades de conducción. Una vez que alcanza un cierto nivel de rendimiento, esas habilidades se transfieren a pistas del mundo real con coches físicos.
Un campo de investigación apasionante que está ganando cada vez más adeptos es la integración de la IA de visión y el aprendizaje por refuerzo en la cirugía robótica. De momento, esta aplicación sigue siendo en gran medida teórica. Los investigadores están realizando simulaciones en entornos virtuales.
Sin embargo, los primeros experimentos muestran resultados prometedores, que sugieren que los robots quirúrgicos podrían llegar a realizar intervenciones complejas y delicadas con mayor precisión, adaptabilidad y mínima intervención humana.
Por ejemplo, imaginemos una situación en la que hay que levantar con cuidado una gasa de una zona quirúrgica. Un robot equipado con Vision AI analizaría primero la escena, utilizando la segmentación para identificar la gasa y los tejidos circundantes.
El aprendizaje por refuerzo ayudaría entonces al robot quirúrgico a decidir cómo abordar la tarea, determinando el mejor ángulo para agarrar la gasa, cuánta presión aplicar y cómo levantarla sin alterar las zonas sensibles cercanas. Con el tiempo y la práctica repetida en entornos simulados, el robot podría aprender a realizar estos movimientos sutiles y críticos con creciente destreza y confianza.
El aprendizaje por refuerzo permite a los sistemas de IA de visión ir más allá del simple reconocimiento y empezar a tomar decisiones basadas en lo que ven. Esto abre nuevas posibilidades en ámbitos como la robótica, la automatización y la interacción en tiempo real.
Estas son algunas de las principales ventajas de integrar el aprendizaje por refuerzo en los flujos de trabajo de Vision AI:
Por otro lado, hay que tener en cuenta algunas de las limitaciones del aprendizaje por refuerzo:
El aprendizaje por refuerzo en proyectos de visión por ordenador permite a los sistemas de IA comprender su entorno y aprender a actuar a través de la experiencia. Con modelos como Ultralytics YOLO11 que proporcionan detección de objetos en tiempo real, el sistema puede tomar decisiones informadas en función de lo que ve.
Este enfoque va más allá de los métodos tradicionales al permitir que la IA mejore a través de pruebas y comentarios en lugar de depender únicamente de datos etiquetados. Favorece el aprendizaje continuo y ayuda a crear sistemas de IA Vision más flexibles, adaptables e inteligentes que mejoran con el tiempo.
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