Guide to computer vision: Examples and why it matters

La visión artificial está ayudando a enseñar y dominar la vista, al igual que la IA conversacional está ayudando a enseñar y dominar el sentido del oído a través del habla. Gracias a la visión artificial, las aplicaciones de RA pueden detectar objetos físicos en tiempo real e integrar objetos virtuales en su entorno. El uso y alcance en el mundo real de la visión artificial están creciendo, y sus aplicaciones están desafiando y cambiando su importancia. La visión artificial, que ha existido de alguna forma durante décadas, es ahora una frase cada vez más común en conversaciones en todo el mundo y en todas las industrias: sistemas de visión artificial, software de visión artificial, hardware de visión artificial, desarrollo de visión artificial, evidencias públicas de visión artificial y tecnología de visión artificial. ¿Cómo se relaciona la visión artificial con otras formas de IA? La visión artificial ayuda a enseñar y dominar el sentido de la vista a través de imágenes digitales y video, al igual que la IA conversacional ayuda a enseñar y dominar el sentido del oído a través del habla. Se aplica a tareas como reconocer, traducir y verbalizar texto, palabras que definen y describen el mundo físico que nos rodea. De manera más amplia, el término "visión artificial" también describe cómo los sensores de los dispositivos, típicamente cámaras, perciben y funcionan como sistemas de visión para detectar, rastrear y reconocer objetos o patrones en imágenes. La IA conversacional multimodal combina las capacidades de la IA conversacional con la visión artificial en aplicaciones de conferencias multimedia, como NVIDIA Maxine. Lea también: La evolución de la visión artificial Lea también: ¿Es la visión artificial una ciencia de datos? Ejemplos de visión artificial La visión artificial se utiliza ampliamente en la vida cotidiana, con aplicaciones que van desde simples hasta altamente complejas: las aplicaciones de RA utilizan la visión artificial para detectar objetos físicos en tiempo real e integrar objetos virtuales en su entorno. La realidad aumentada es la experiencia interactiva que combina el mundo real con información generada por computadora para mejorar la experiencia del usuario. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), ampliamente utilizado en Google Translate, convierte imágenes de texto, como menús o letreros, en texto digital que luego puede traducirse al idioma nativo del usuario. El OCR también se utiliza en el peaje automatizado en carreteras y en la conversión de documentos escritos a mano en formatos digitales. El reconocimiento de objetos, crucial para los automóviles autónomos, implica algoritmos que identifican objetos en imágenes, dibujan límites a su alrededor y los etiquetan para ayudar en la toma de decisiones sobre el entorno del vehículo. La tecnología de reconocimiento facial, impulsada por la visión artificial, permite a las computadoras relacionar imágenes de personas con sus identidades. Aunque alguna vez se implementó en aplicaciones como Facebook para el etiquetado automático de fotos, esta función ya no está disponible desde el año pasado. ¿Por qué es importante la visión artificial? La visión artificial ha sido un campo de investigación desde la década de 1950 y continúa creciendo en importancia con numerosas aplicaciones. Según el grupo de investigación de aprendizaje profundo de BitRefine, se espera que la industria de la visión artificial crezca a casi $50 mil millones de USD en 2022, con el 75% de los ingresos provenientes del hardware. La importancia de la visión artificial radica en la creciente necesidad de que las computadoras comprendan el entorno humano. Al permitir que las computadoras "vean" como los humanos, mejoramos su capacidad para comprender nuestro entorno, algo crucial a medida que desarrollamos sistemas de IA más complejos con capacidades similares a las humanas. Estos ajustes deberían mejorar la claridad y el flujo de su texto manteniendo su contenido informativo sobre la visión artificial y sus aplicaciones.