5 de junio de 2025
Descubra cómo el aprendizaje por refuerzo en aplicaciones de visión artificial está ayudando a los sistemas a ver, tomar decisiones y mejorar en aplicaciones del mundo real en todas las industrias.
Una forma sencilla de explicar la inteligencia artificial (IA) es que es un campo centrado en recrear cómo piensan y aprenden los humanos. De aquí proviene la idea de las técnicas de aprendizaje en la IA, que son diferentes métodos que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento con el tiempo, al igual que las personas.
Anteriormente, hemos explorado las principales técnicas de aprendizaje de la IA, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y por transferencia, y cómo cada uno juega un papel importante para ayudar a los modelos de IA a procesar información y tomar decisiones.
Hoy analizaremos más de cerca el aprendizaje por refuerzo, una técnica que enseña a los sistemas de IA a aprender a través de la experiencia, interactuando con un entorno y mejorando en función de la retroalimentación. Específicamente, exploraremos cómo el aprendizaje por refuerzo se puede aplicar a aplicaciones de visión artificial: sistemas que permiten a las máquinas interpretar y comprender la información visual del mundo.
La combinación de conceptos como el aprendizaje por refuerzo y la visión artificial está abriendo nuevas y emocionantes posibilidades, y es un área de investigación activa. Permite a los sistemas de IA reconocer lo que ven y tomar decisiones informadas basadas en esa información visual.
El aprendizaje por refuerzo es una rama del aprendizaje automático en la que un agente de IA aprende tomando acciones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. El objetivo es averiguar qué acciones conducen a los mejores resultados con el tiempo.
Puedes pensar en el aprendizaje por refuerzo como en el entrenamiento de un perro. Cuando un perro se sienta al recibir la orden, le das una golosina. Después 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 lo rodea, y la recompensa le ayuda a comprender si ha tomado la decisión correcta.
Esto es diferente del aprendizaje supervisado, donde al modelo de IA se le muestran muchos ejemplos de las respuestas correctas. Por ejemplo, al modelo se le podría mostrar una imagen de un perro y se le diría: "Esto es un perro".
El aprendizaje por refuerzo, por otro lado, no se basa en datos etiquetados. En cambio, implica aprender probando diferentes acciones y aprendiendo de los resultados, de forma muy parecida a como se juega a un juego y se averigua qué movimientos te ayudan a ganar.
El aprendizaje por refuerzo es crucial para las tareas en las que las decisiones se toman paso a paso, y cada elección cambia lo que sucede a continuación. Este tipo de aprendizaje se utiliza en los videojuegos de estrategia para que el juego sea más desafiante y atractivo para los jugadores.
Piensa en cómo aprendes a montar en bicicleta. Al principio, es posible que te caigas. Pero con la práctica, empiezas a entender qué te ayuda a mantener el equilibrio. Cuanto más montas, mejor lo haces. Aprendes haciendo, no solo escuchando lo que debes hacer.
El aprendizaje por refuerzo funciona de forma similar para la IA. Aprende a través de la experiencia: probando diferentes acciones, observando lo que sucede y mejorando gradualmente su capacidad para tomar las decisiones correctas con el tiempo.
Aquí tiene un vistazo a algunos de los componentes clave del aprendizaje por refuerzo:
Al usar estos componentes en conjunto, el aprendizaje por refuerzo permite que los sistemas de IA aprendan comportamientos efectivos a través de prueba y error continuos. Con cada intento, el agente se vuelve mejor en la selección de acciones que conducen a mayores recompensas y mejores resultados.
La visión artificial se utiliza para tareas como la detección de objetos en imágenes, la clasificación del contenido de una imagen y la segmentación de una imagen en diferentes partes. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 son compatibles con estas tareas y pueden utilizarse para crear aplicaciones impactantes que permitan recopilar información visual.
Sin embargo, cuando estas tareas de Visión Artificial se combinan con el aprendizaje por refuerzo, el resultado es una solución de IA que no solo ve, sino que también aprende a actuar en función de la información visual y mejora con el tiempo.
Un ejemplo interesante del aprendizaje por refuerzo en aplicaciones de visión artificial es el uso de robots en almacenes. Los robots equipados con cámaras y sistemas de visión artificial pueden analizar su entorno, detectar dónde se encuentra cada artículo, identificar su forma y tamaño, y comprender cómo se coloca en el estante.
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 diferentes objetos. En lugar de seguir un conjunto fijo de instrucciones, mejora continuamente a través de la experiencia.
Ahora que tenemos una mejor comprensión de lo que es el aprendizaje por refuerzo y su papel en la visión artificial, echemos un vistazo más de cerca a algunos ejemplos de dónde se utilizan juntos el aprendizaje por refuerzo y la visión artificial.
Los vehículos autónomos pueden confiar tanto en la Visión IA para comprender su entorno como en el aprendizaje por refuerzo para tomar decisiones basadas en lo que ven. Un gran ejemplo de esto en acción es el 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 se le diga qué hacer, averigua las cosas por sí mismo probando, cometiendo errores y aprendiendo de ellos.
La cámara de este pequeño coche funciona como un par de ojos, capturando la pista que tiene delante. Basándose en lo que ve, el coche aprende a dirigir y a qué velocidad ir. Con cada vuelta, mejora. Por ejemplo, podría aprender a tomar curvas más amplias o a reducir la velocidad antes de las curvas cerradas aprendiendo de intentos anteriores.
El entrenamiento para 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 área de investigación interesante que está ganando atención es la integración de Vision AI y el aprendizaje por refuerzo en la cirugía robótica. Por el momento, esta aplicación es todavía en gran medida teórica. Los investigadores están ejecutando simulaciones en entornos virtuales.
Sin embargo, los primeros experimentos están mostrando resultados prometedores, lo que sugiere que los robots quirúrgicos podrían eventualmente realizar procedimientos complejos y delicados con mayor precisión, adaptabilidad y mínima intervención humana.
Por ejemplo, imagine una situación en la que sea necesario levantar con cuidado una gasa de un sitio quirúrgico. 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 perturbar las zonas sensibles cercanas. Con el tiempo y mediante la práctica repetida en entornos simulados, el robot podría aprender a realizar estos movimientos sutiles y críticos con creciente habilidad y confianza.
El aprendizaje por refuerzo permite que los sistemas de Visión Artificial vayan más allá del simple reconocimiento y comiencen a tomar decisiones basadas en lo que ven. Esto abre nuevas posibilidades en áreas 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 la IA visual:
Por otro lado, estas son algunas de las limitaciones del aprendizaje por refuerzo que hay que tener en cuenta:
El aprendizaje por refuerzo en proyectos de visión artificial 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 basadas en lo que ve.
Este enfoque va más allá de los métodos tradicionales al permitir que la IA mejore a través de la prueba y la retroalimentación en lugar de depender únicamente de los datos etiquetados. Apoya el aprendizaje continuo y ayuda a construir sistemas de Visión IA más flexibles, adaptables e inteligentes que mejoran con el tiempo.
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