Computer Vision es una de las muchas opciones que ofrece la Inteligencia Artificial.
Últimamente, la inteligencia artificial es una de las principales inversiones que compañías de diferentes sectores están realizando.
Se trata de obtener de modelos de predicción o del análisis de los datos.
Por tanto, los beneficios del uso de Computer Vision, son muy amplios, y, por supuesto, están al alcance de todos.
Pero, para poder instaurar inteligencia artificial en una organización, en este caso, de Computer Vision, es necesario realizar unos pasos previos.
¿Cómo preparar una arquitectura de datos correcta?
Como comentamos, para que cualquier negocio pueda implantar Computer Vision en su empresa debe:
Primero, ser capaz de aplicar una Inteligencia Artificial adecuada.
Es decir, debe preparar una correcta arquitectura de datos, que permita unificar la información de diferentes orígenes y ampliar el potencial de nuestros modelos.
Así, se podrán integrar bases de datos de los diferentes departamentos de la empresa, información proveniente de redes sociales, eventos en vivo que puedan nutrir nuestro conocimiento, etc.
De esta manera, podrá entender bien el contexto de la compañía y poder tener esa ventaja competitiva.
Por tanto, los datos relevantes que nos permitan tomar decisiones empresariales adecuadas.
También, será posible trabajar con todos ellos en diferentes puntos geográficos.
Esto nos serviría para implantar nuestros modelos de Inteligencia Artificial.
Pero ¿y si esa información proviene de imágenes? ¿cómo trabajamos con ello para mejorar nuestros análisis?
Será posible gracias a Computer Vision.
Computer Vision, la IA para trabajar con imágenes
¿Qué es Computer Vision?
Computer Vision es el campo científico que permite a las máquinas ser capaces de entender y analizar imágenes y vídeos.
Veamos la utilizad de Computer Vision:
- Detección de personas u objetos:
- Si implantamos un sistema de cámaras podemos ser capaces de detectar los diferentes elementos que la cámara visualiza.
- Por ejemplo, en una fábrica para detectar si una persona está en un área restringida,
- o si una determinada pieza en la línea de producción es válida o no.
- Reconocimiento facial.
- Podemos reconocer las caras de las personas para restringir el acceso a algún lugar.
- o por ejemplo para desbloquear dispositivos tecnológicos.
- Importante basarse en AI Responsible.
- Análisis espacial.
- Podemos analizar el espacio que visualiza una cámara para poder calcular distancias, trayectorias…
- También, los objetos que hay en esos espacios.
Todo esto, permite que Computer Vision ayude a implementar sistemas inteligentes.
De esta forma, ofrece seguridad y analítica a nuestro negocio.
Pero nos surge otra pregunta, ¿cómo logramos que toda la información esté disponible?
Unificar todo, la clave de los análisis correctos.
Por lo tanto, si hemos sido capaces de integrar una arquitectura de datos correcta, podremos analizar datos de diferentes orígenes.
Además, algo clave, es que será de diferente naturaleza (como las imágenes y vídeos).
Por tanto, si en nuestro análisis de datos somos capaces de añadir los resultados que nos ofrece Computer Vision, podremos tomar decisiones que se alineen mucho más con el contexto de nuestra compañía.
Veamos unos ejemplos:
- Análisis de aforo en tiendas:
- Computer Vision permite detectar la cantidad de personas que hay en la tienda.
- Además, se podrá incidir y determinar cuántas personas se han acercado a un lugar concreto de la tienda.
- Si estos datos obtenidos se unifican con datos provenientes de la facturación o de las campañas de marketing, será capaz de obtener indicadores claros de cómo afecta esa campaña a la facturación real.
- Detección de piezas inválidas en una fábrica.
- Computer Vision permite clasificar piezas correctas y piezas defectuosas en una cadena de montaje.
- Así, e puede detectar si algún elemento de la pieza no es correcto.
- Por lo tanto, sí debería apartarse de la cadena de montaje para evitar futuros problemas.
- Esto, permite seguridad en la cadena, así como rapidez en el proceso de calidad.
- Además, de obtener esa información y almacenarla correctamente, permitiendo desarrollar un análisis en el que entren en juego tanto las bases de datos de los proveedores como el seguimiento y tratado de la pieza en pasos previos.
- Por tanto, se podrán crear indicadores para optimizar los procesos.
- Además, tomar decisiones económicas respecto a futuras compras.
- Optimización de los espacios.
- Los almacenes deben asegurarse una correcta optimización de cada espacio de almacenamiento que tengan.
- Con Computer Vision podrá analizar el espacio vacío de diferentes áreas y determinar la cantidad de metros que tienen libres cada día.
- Es decir, mediante análisis espacial.
- Por tanto, si esta información se unifica con los pedidos que el departamento de Supply Chain, su periodicidad, se podrá optimizar los pedidos en tiempo y forma.
- También, el espacio para lograr un correcto proceso de compra y gestión.
Por tanto, estos ejemplos, y muchos más, nos muestran la capacidad que Computer Vision.
Que, junto a una buena arquitectura de datos, ofrece oportunidades para obtener conclusiones y tomar decisiones adecuadas al contexto empresarial.
Por tanto, desarrollando modelos de Inteligencia Artificial y de arquitecturas de datos se lograrán resultados óptimos de forma rápida.
De esta manera, las organizaciones que lo implanten ofrecerán una gran ventaja competitiva.
¿Te interesaría saber más sobre Computer Vision? ¿Quieres ver todas las posibilidades que ofrece para tu negocio? En Bravent, queremos ayudarte a crecer.
¡Contáctanos para que uno de nuestros expertos pueda asesorarte!
Te recomendamos leer: Conoce nuestra solución de Visión Artificial, adaptable y escalable gracias a la plataforma Intel® Geti™ y el kit de herramientas OpenVINO™
