Recuerdo que, hace un par de años, revisé una encuesta de PwC que me mostró un dato contundente: 63% de los CEO de empresas globales pensaba que la inteligencia artificial tendría un impacto más grande que el del internet y que sería determinante para cambiar la forma de hacer negocios.
En ese momento veíamos que, aunque esta tecnología mostraba un potencial enorme, había una brecha para convertirla en casos de uso prácticos y atractivos para las empresas. Pero ya empieza a suceder.
Esa brecha se está cerrando con computer vision, esa rama de la inteligencia artificial que le enseña a las máquinas y sistemas a ver e interpretar el mundo de la forma que lo hacen las personas. Imagina todas las aplicaciones que tienen que ver con la inspección visual en campos como la salud, agricultura, movilidad, biometría y manufactura. Todo eso es susceptible de potenciarse con computer vision.
Esta rama despierta el interés de las empresas industriales debido al enorme potencial que muestra para resolver problemas con los que los fabricantes lidian todos los días.
Así lo atestiguamos el pasado 8 de julio, durante nuestro webinar de computer vision para automatizar procesos de inspección visual —el segundo que ofrecemos en el año—, en el que nos percatamos de los esfuerzos que están haciendo las empresas industriales para construir casos de negocio con esta tecnología.
Algunas de las aplicaciones que buscan las empresas tienen que ver con verificación de un correcto ensamble de partes, detección de defectos, construcción de modelos 3D para procesos de verificación, aplicación de sistemas de visión en procesos de corte láser, uso de cámaras termográficas con modelos de deep learning para medir la temperatura en equipos y desarrollar servicios de mantenimiento predictivo, uso de equipo de seguridad, manejo de materiales al interior de almacenes, análisis de códigos de barras, verificación de empaques, análisis de soldadura, entre muchos otros.
Como verás, los campos de aplicación son para una decena de industrias. Las empresas buscan arrancar con proyectos piloto que puedan implementar en unos meses y comenzar a medir los resultados.
¿Todos estos tipos de problemas y aplicaciones se pueden resolver con computer vision? Si el defecto o el proceso es visible ante los ojos de una persona, entonces se puede automatizar con computer vision. No hay duda. En todo caso, los retos consisten en la recopilación de las imágenes para el entrenamiento del modelo.
Por ello, parte de las dudas tienen que ver con la posibilidad de ocupar la infraestructura que las compañías ya tienen —como cámaras de seguridad— para registrar las imágenes o, incluso, la posibilidad de crear imágenes artificiales —datos sintéticos— para acelerar el entrenamiento de los modelos de visión artificial con deep learning.
Sí, ahora nos preguntan este tipo de aspectos, lo cual muestra que las empresas están profundizando en el entendimiento de esta tecnología.
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Rafael Páez
CEO de Gesta Labs y vAIsor
rafael@gestalabs.com
https://gestalabs.com
