LA VISIÓN COMPUTERIZADA

El roomba está de moda, cuesta una barbaridad pero mola. Va limpiando la casita esquivando objetos ¿Alguna vez te has preguntado como ve esos objetos? ¿Cómo el coche autónomo puede diferenciar entre personas y objetos de la calle? Cada vez tenemos más máquinas entre nosotros y poco a poco están aprendiendo a  ver pero ¿Cómo?

Al igual que la visión humana, la visión computerizada requiere de varios elementos como son periféricos, cables y procesador. Es precisamente en el procesador donde en los últimos años se han dado grandes avances.

El cerebro del ser humano funciona por reconocimiento de patrones. Si vemos una foto enseguida asociamos el cielo a algo azul, el campo a algo verde, la tierra a algo marrón o viendo un rostro podemos decir si es hombre o mujer. Pues un cerebro computerizado funciona de manera similar.

Lo robots aún están aprendiendo a ver. Uno de los pioneros fue Google y sobre todo cuando sacó su reconocimiento de imágenes. La vedad es que tampoco es que funcione como la seda pero es que hay que entender que no es nada fácil. Este tipo de visión aún esté en pañales por eso los roomba se atascan con muebles y los coches autónomos tienen accidentes.

Dentro del aprendizaje para reconocimeinto de imágenes podemos diferenciar dos tipos que son la machine learning y la deep learning.

Machine learning: Se le proporciona al algoritmo de búsqueda miles de imágenes de algo, por ejemplo, un perro y se le dice... así son las orejas del perro, los ojos, cuerpo, dientes... de esta manera él irá sacando en la búsqueda imágenes similares a un perro.

Deep learning: En este caso en vez de decirle lo que es un perro y que rasgos tiene lo que se le hace es dar millones de resultados de búsquedas de perros y el algoritmo aprende de los resultados y sabe lo que la gente quiere ver cuando busca perro.

Además del famoso roomba y el coche autónomo tenemos desde hace tiempo muchos ejemplos de visión computerizada. Un ejemplo es el OCO-2, satélite lanzado en 2014 para fijarse en al cantidad de CO2 de la atmósfera. Otro ejemplo es la búsqueda a través de drones de señales de calor, algo que se usó cuando se buscó a Gabriel Cruz.

El tema de los drones se está popularizando mucho ya que es una herramienta enormemente útil para salvamento, tanto marítimo como de montaña. Solo hay que ir afinando la vista de nuestras máquinas. Pero es que no es solo esto, hay bodegas que están controlando sus viñedos y la maduración de la uva con drones también.

Así están las cosas, las máquinas cada vez afinan más su visión lo cual es algo importante de cara a multitud de avances como el coche autónomo y su sistema LiDAR. Importante en búsquedas por Internet e importante en búsquedas y salvamento. Sin duda alguna es una tecnología a seguir mejorando sin pausa.