La visión artificial inteligente se expande más allá de la industria 4.0

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Fábricas inteligentes

La tecnología de visión artificial está evolucionando con la integración de capacidades de análisis por IA y aprendizaje automático, y su papel se está ampliando más allá de los usos tradicionales en la industria manufacturera, como el control de calidad automatizado. En los próximos años la visión artificial inteligente encontrará nuevas aplicaciones fuera de las fábricas, los almacenes y los centros logísticos, aportando soluciones para el transporte, la sanidad o las ciudades inteligentes.

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Durante mucho tiempo los fabricantes han utilizado tecnologías de visión de máquina (MV), o visión artificial, que permiten a ciertas máquinas ver y analizar trabajos y productos para tomar decisiones rápidas basadas en la producción. Por ejemplo, en el control de calidad de productos y componentes, identificando automáticamente defectos que solo pueden ser detectados mediante una inspección visual.

Esta tecnología es clave para la automatización de las fábricas, pero está adquiriendo nuevas capacidades con la incorporación de la IA y el aprendizaje automático, dando lugar a lo que se conoce como visión artificial inteligente, que amplía su campo de aplicación a nuevos entornos más allá de las fábricas. En un informe publicado este mes, David Lobina, analista de Inteligencia Artificial y Machine Learning en ABI Research, comenta que “el cambio de máquinas que pueden automatizar tareas simples a máquinas autónomas que pueden ver para optimizar elementos durante períodos prolongados impulsará nuevos niveles de innovación industrial”.

Explica que el aprendizaje automático tiene el potencial de ampliar los algoritmos clásicos de visión artificial sirviéndose del mayor rango y alcance de los modelos de redes neuronales, “expandiendo la visión artificial más allá de la inspección visual y el control de calidad”. Esto está beneficiando al mercado de sistemas de cámaras para la visión artificial, que crecerá rápidamente en los próximos cinco años, alcanzando unos envíos de 197 millones de unidades y unos ingresos de 35.000 millones para el año 2027.

Una de las aplicaciones emergentes con más potencial para la visión artificial inteligente está en su asociación con la computación perimetral, formando parte de sistemas integrados más complejos y dispositivos IoT. Su papel será clave en la expansión de la fabricación inteligente, permitiendo que sistemas basados en sensores integrados y computadores más potentes puedan llevar el análisis de machine learning a cada paso de los procesos de fabricación.

Muchos fabricantes están comenzando a implementar la visión artificial inteligente en sus fábricas, almacenes y centros de envío, llevando a cabo numerosas tareas cotidianas que antes realizaban los operarios humanos, y liberándolos para que dediquen su tiempo a trabajos que requieren la presencia de personas.

Por otro lado, los investigadores de ABI Research creen que el mercado de MV inteligente asociado a las Smart Cities, la atención médica inteligente y el transporte inteligente ha madurado mucho. Ejemplos de ellos están en las solucipones de ATOS para las ciudades inteligentes, Arcturus para la atención sanitaria o Netradyne para el transporte, entre otras marcas enfocadas a estas áreas.

El progreso de la visión artificial inteligente continuará en los próximos cinco años, cuando se verá una mayor integración en aplicaciones de machine learning en el borde a través de una combinación de soluciones de hardware y software enfocadas al trabajo con datos recogidos por cámaras y otros sensores. Aunque para lograrlo se requerirá aplicar un enfoque holístico sobre cómo pueden combinarse todos los factores implicados para lograr los mejores resultados por un precio competitivo.

Por otro lado, Lobina añade que los proveedores deberán tener en cuenta cómo combinar sus soluciones con otras herramientas empleadas en estas industrias, y aceptar que en muchos casos los clientes necesitan utilizar software independiente del hardware y capacidades de análisis de datos independientes del software. Comenta que “este es un punto crucial en el caso de las ciudades inteligentes, la atención médica y el transporte, especialmente en lo que respecta a lo que la visión artificial puede lograr en todos estos entornos”. Y prevé cree que los proveedores de MV, software, hardware y servicios que quieran tener éxito en este mercado emergente deberán tener una visión más expansiva del sector.