¿Te has preguntado alguna vez cómo las máquinas pueden identificar objetos, personas y hasta emociones?
Te presentamos la visión artificial o Computer Vision, una disciplina tecnológica que está revolucionando todo, desde la medicina hasta la conducción autónoma. Si te interesa la ciencia de datos o el análisis de datos, sigue leyendo. ¡Este tema te va a encantar!
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¿Qué es computer vision y por qué debería importarte?
Primero lo primero: ¿qué es exactamente computer vision o la visión artificial?
En términos sencillos, es la tecnología que permite a las máquinas «ver» y entender el mundo que les rodea, de manera similar a cómo lo hacemos los humanos. ¿Cómo? A través de técnicas como la detección, clasificación y segmentación, que permiten analizar y procesar imágenes y vídeos para la identificación de elementos específicos.
Por ejemplo, si te has preguntado cómo Facebook te etiqueta automáticamente en fotos, la respuesta es: Computer Vision.
Pero, ¿por qué es tan relevante? Pues bien, la visión artificial está transformando una amplia variedad de industrias:
- Monitorea y gestiona la producción agrícola.
- Detecta anomalías en imágenes médicas en el sector de la salud.
- Facilita la logística en almacenes y fábricas.
- Garantiza la seguridad y navegación de vehículos autónomos.
Un poco de historia: ¿Cómo empezó la visión artificial?
Para entender mejor este fascinante campo, es crucial echar un vistazo a su historia. La visión artificial tuvo sus inicios en las investigaciones de los años 50 y 60. Científicos como David Hubel y Torsten Wiesel sentaron las bases con experimentos que exploraban cómo nuestras neuronas responden a estímulos visuales.
En esa época también se creó el primer escáner de imágenes digitales por Russell Kirsch, y sí, una de las primeras imágenes digitalizadas fue la de su propio hijo.
En la década de 1980, las cosas se pusieron realmente interesantes con la aparición de las redes neuronales artificiales. Un ejemplo notable es el Neocognitron, una red neuronal desarrollada por Kunihiko Fukushima. Esta red se inspiró en los descubrimientos de Hubel y Wiesel y sirvió como base para futuras innovaciones, como la aplicación de algoritmos de aprendizaje por retropropagación.
De los inicios hasta la actualidad
Yann LeCun, un pionero en el campo, logró importantes avances con la introducción de LeNet-5, la primera red neuronal convolucional moderna.
Esta tecnología no sólo revolucionó la visión artificial, sino que también dio lugar a uno de los conjuntos de datos más famosos en el campo del aprendizaje automático: el dataset de MNIST.
Avanzando hacia la actualidad, el desafío ImageNet ha sido crucial para impulsar el desarrollo en el campo.
En 2012, la red neuronal AlexNet logró un avance significativo, marcando un antes y un después en el uso de redes neuronales en la visión por computadora.
¿Qué nos depara el futuro?
A pesar del tremendo progreso, aún queda mucho por descubrir y desarrollar en la visión artificial. La buena noticia es que tanto las empresas privadas como las instituciones públicas están invirtiendo tiempo y recursos para llevar esta tecnología al siguiente nivel.
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