A menudo tendemos a confundir ambos términos, difuminando los límites entre Computer Vision y Data Science. Es cierto que están íntimamente relacionados y que uno alimenta al otro, pero esto no ocurre de forma recíproca. Por eso vamos a intentar resolver algunas dudas en este artículo.
Empecemos por el principio. ¿Qué es Computer Vision? Este término se utiliza para englobar el campo que permite a los sistemas generar, procesar, comprender y analizar imágenes y vídeos y extraer información útil para su posterior procesamiento.
Es un subcampo de la Inteligencia Artificial que proporciona información a través de algoritmos avanzados, procesando información basada en las características visuales de imágenes y vídeos.
Existen muchos atributos relacionados con Computer Vision, entre las características más comunes encontramos funcionalidades como el reconocimiento facial, para poder identificar caras en imágenes o imágenes en movimiento.
Industrias más comunes en Computer Vision
Computer Vision utiliza métodos computacionales para ayudar a los sistemas a leer, analizar e interpretar imágenes digitales. Los primeros en adoptar esta tecnología son empresas de los sectores sanitario, de la moda, inmobiliario, automovilístico y manufacturero.
Computer Vision en salud
Gracias a Computer Vision, el sector de la asistencia sanitaria se ha beneficiado enormemente, ya que ahora es posible diagnosticar a un paciente con mayor rapidez. El diagnóstico por imagen no sustituye al profesional médico, pero acelera la detección de enfermedades como el cáncer gracias a los patrones que se han estudiado para su identificación y detección precoz.
Computer Vision en moda
En el caso de la industria de la moda, el papel que suele desempeñar la Visión por Computador es casi el de un acelerador de procesos. Por ejemplo, dentro de un catálogo, Computer Vision puede utilizarse para clasificar imágenes que cumplan una determinada característica o sigan un patrón. Así, encontramos infinidad de catálogos online que nos permiten filtrar hasta encontrar el artículo deseado.
Otra aplicación dentro del sector de la moda, que cada vez implantan más empresas, es el sistema que permite obtener una vista previa de cómo quedaría una prenda en nuestro cuerpo. Esta tecnología utiliza una combinación de imágenes de su base de datos contra otra que se está leyendo en tiempo real.
Computer Vision en el sector inmobiliario
El sector inmobiliario ha tenido que hacer una transformación digital muy rápida debido a la pandemia. Ha pasado de ser uno de los sectores cuyos profesionales de ventas trabajaban de la forma más tradicional, a intentar ser lo más tecnológico y rápido posible.
Este proceso de digitalización se ha visto enriquecido gracias a muchas plataformas que apuestan por ahorrar tiempo a sus trabajadores con el uso de Computer Vision para la rápida identificación de imágenes.
Computer Vision en automoción.
Una de las industrias más notorias, quizá por su rápido proceso de evolución, es la del motor y la automoción en general, en la que las técnicas se han ido incorporando paulatinamente, hasta el punto de que algunos coches pueden conducir sin intervención humana. Estos sistemas aún no se han legalizado, pero es posible que no tarden mucho en hacerse realidad.
Computer Vision manufactura
En la fabricación y, por supuesto, en el ámbito de la Industria 4.0, ha sucedido algo similar a lo ocurrido en la industria sanitaria. Gracias a la incorporación de soluciones de Computer Vision, los procesos de fabricación han mejorado, se han optimizado, se han hecho mucho más eficientes y han contribuido a la reducción de residuos en el proceso de producción.
Cómo ha ayudado Computer Vision a Data Science
Computer Vision aporta una cantidad inconmensurable de información de calidad inconmensurable a la base de conocimientos, que es el movimiento Data Science.
Los datos son información y la información es lo más valioso que posee cualquier entidad, gobierno, organización o incluso cualquier persona. Es por ello que una herramienta como Computer Vision que puede generar tanta información sobre vídeos o imágenes se convierte en un aliado perfecto para nutrir Data Science.
La Ciencia de Datos combina diferentes procesos que se nutren de diversas bases de datos para transformarlas y generar nuevas bases de conocimiento mucho más complejas y enriquecidas. Este tipo de modelos, conocidos como Machine Learning, forman parte de la Inteligencia Artificial. Pero ese será un contenido del que hablaremos en el futuro, mientras tanto, ¡sigue atento al blog de Kimera!
