Todos los desarrollos que nos podemos encontrar a lo largo de estos años afectan en mayor o menor medida a nuestra vida diaria, aunque nuestro trabajo no tenga que ver con la industria. Por ejemplo, el tándem Edge Computing-Visión Artificial es uno que llevamos tiempo usando desde hace más de una década y que solemos llevar habitualmente en el bolsillo.

De hecho, una definición de Edge Computing es la de llevar la potencia computacional y el análisis cada vez más cerca de donde se generan los datos, resolviendo problemas de latencia o accesibilidad en la red. Así que, aunque hay muchos servicios que siguen usando la nube, la verdad es que disponemos en el móvil de una gran potencia y de todos los elementos que componen un sistema de visión artificial.

Así, en mi desempeño como ingeniero y desarrollador trabajo con cámaras, iluminación y algoritmos de forma habitual, pero me he dado cuenta de que la visión artificial ya no es algo que se circunscriba sólo al sector industrial, donde lleva tiempo aplicándose en procesos automatizados, si no que en la última década gracias al abaratamiento del hardware, al aumento exponencial de la potencia y (desde hace menos tiempo) a la irrupción de la inteligencia artificial, esta tecnología nos envuelve y nos acompaña casi sin que nos demos cuenta en nuestro día a día. Además, una mayor facilidad a la hora del desarrollo ha ampliado su aplicación a nuevos sectores.

Por supuesto, no solo estamos hablando del software que modifica las imágenes, sino también del hardware, pues no nos olvidemos que la visión artificial no incluye solo los algoritmos o el código, elementos como el sensor o la óptica son indispensables para su existencia. Mencionemos algunos ejemplos que nos podemos encontrar a lo largo de, por ejemplo, el día de hoy:

• La, cada vez mayor, calidad de la cámara de los móviles. Sin su capacidad actual no se podrían obtener tan buenos resultados al aplicar los diferentes algoritmos. Pero no solo es la resolución de las cámaras, las ópticas integradas o una mayor sensibilidad del sensor, han dotado a los móviles de una gran capacidad para obtener imágenes de alta calidad.
• Realidad aumentada. Aunque encuentro muchos ejemplos más bien centrados en el ocio, esta tecnología no deja de ser la aplicación de muchos conceptos existentes en visión artificial, siendo una de las tecnologías más prometedoras y con mayor potencial que nos podemos encontrar hoy en día.
• Reconocimiento facial. Esta tecnología, gracias en mayor medida a la IA, se usa en la adquisición de imágenes en muchas cámaras o también para el desbloqueo instantáneo de los móviles u ordenadores.
• Retoque fotográfico en las redes sociales. Es algo que hacen millones de personas día a día, toman una foto y le aplican un filtro para compartirlo en las redes con diferentes estilos. ¿Qué es sino ese filtro un algoritmo que modifica los píxeles de nuestra imagen y los convierte para obtener otra imagen con una serie de modificaciones?
• Aplicaciones de traducción desde imágenes. Google Translate puede que sea la más famosa, pero hay varias aplicaciones similares. Simplificando un poco, lo que nos encontramos aquí es una versión hipervitaminada de un OCR (Optical Character Recognition).
• Retransmisiones deportivas. Si estamos viendo un partido de fútbol nos encontramos con una superposición de imágenes para mostrarnos información propia del partido (movimientos de jugadores, estrategias…) o elementos de publicidad perfectamente integrados con el entorno. Quizás no nos hemos dado cuenta, pero entra en juego software propio de un sistema de visión artificial.
• Vehículos autónomos. Aunque no es algo todavía muy habitual en nuestras calles, sí es muy reconocible, integrando una enorme carga de visión artificial, tanto en el número de cámaras instaladas, como en los algoritmos encargados de reconocer los diferentes elementos de las carreteras.