La revolución del aprendizaje profundo tiene sus raíces en la visión por computadora. En la ahora histórica competencia ImageNet de 2012, Geoff Hinton y su equipo presentaron una red neuronal, una arquitectura novedosa en ese momento, cuyo rendimiento eclipsó todos los esfuerzos anteriores en el reconocimiento de imágenes por computadora. Allí fue cuando nació la era del aprendizaje profundo, con la visión por computadora como su caso de uso original. En la década transcurrida desde entonces, las capacidades de visión por computadora avanzaron a un ritmo vertiginoso.
En pocas palabras, la visión por computadora es la automatización de la vista humana. La vista es el sentido más importante de la humanidad; subyace en gran parte de la vida humana y la actividad económica. La capacidad de automatizarlo, por lo tanto, abre enormes oportunidades de mercado en todos los sectores de la economía.
(Sin duda, otras áreas de la inteligencia artificial, por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural, también se volvieron cada vez más poderosas en los últimos años. Pero los avances tecnológicos centrales en la PNL se produjeron recientemente y, como resultado, la PNL sigue siendo más incipiente a partir de un producto y perspectiva).
La primera ola de actividad empresarial en la visión por computadora moderna se centró en los vehículos autónomos. Varias historias de éxito de nuevas empresas en ese campo, incluida la venta de US$ 15.300 millones de la pionera en visión por computadora Mobileye a Intel en 2018, destacan el poder de la tecnología para transformar los mercados y desbloquear un valor económico masivo.
Hoy en día, la visión por computadora está encontrando aplicaciones en todos los sectores de la economía. Desde la agricultura hasta el comercio minorista, desde los seguros hasta la construcción, los empresarios están aplicando la visión por computadora a una amplia gama de casos de uso específicos de la industria con una ventaja económica convincente.
Agricultura
La agricultura es una de las industrias más grandes e importantes del mundo. Las decisiones sobre cómo, cuándo y qué cultivar siguen estando muy poco optimizadas y son imprecisas en la actualidad. Existe la oportunidad de mejorar drásticamente el proceso de producción de alimentos utilizando datos visuales y aprendizaje automático.
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Basados en imágenes aéreas recopiladas a través de satélites, drones o aviones, los sistemas de visión por computadora pueden capacitar a los productores con información en tiempo real para optimizar sus insumos químicos, mejorar sus operaciones agrícolas y aumentar sus rendimientos.
Por ejemplo, los análisis basados en imágenes pueden determinar qué cultivos se beneficiarían de más o menos riego, dónde las fugas en las tuberías o las fallas de presión están afectando negativamente el crecimiento del cultivo, qué áreas requieren más o menos fertilización, qué campos tienen medidas de control de plagas y enfermedades subóptimas, y así sucesivamente. Los sistemas de inteligencia artificial pueden hacer estas determinaciones de manera mucho más eficiente, confiable y escalable que los humanos por sí solos.
Las nuevas empresas de tecnología agrícola prometedoras que buscan estas oportunidades incluyen Ceres Imaging, Prospera, Sentera y Hummingbird Technologies.
Venta minorista
Hay una serie de casos de uso de alto impacto para la visión por computadora en el comercio minorista.
Quizás la más atractiva de estas oportunidades sea la compra sin pagar. El concepto es futurista y elegantemente simple: una vez que una tienda ha sido equipada con los sensores y sistemas de visión por computadora necesarios, los compradores pueden ingresar, recoger los artículos que desean comprar, salir y recibir un recibo automático de su visita sin esperar. en línea.
Al igual que con muchas innovaciones en el comercio minorista, Amazon fue pionera en las compras sin pago con su programa Amazon Go, lanzado en 2016. Un puñado de nuevas empresas están aprovechando esta oportunidad en la actualidad, incluidas Standard Cognition, Grabango, Trigo Vision, Zippin y AiFi. Standard Cognition, el mejor financiado de estos competidores, anunció una ronda de financiación de US$ 150 millones del Vision Fund de SoftBank a principios de este mes.
“La experiencia de compra en persona cambiará para siempre ahora que las computadoras pueden ver”, dijo Will Glaser, CEO de Grabango. “Los sistemas de visión por computadora como el de Grabango detectan todos los productos que entran en su carrito, por lo que no es necesario volver a detallarlos al final de un viaje de compras. Solo toma, ve y continúa con tu día ".
Además de una experiencia mejorada para el cliente, las compras sin pago permitirán a los minoristas reducir los costos laborales y combatir la merma.
La gestión de inventario es otra aplicación importante de visión artificial en el comercio minorista. Optimizar la combinación de productos en los estantes y garantizar que los pasillos permanezcan abastecidos durante todo el día es un desafío dinámico y complicado para los minoristas. Focal Systems es una startup interesante que aplica la visión por computadora para automatizar la gestión de inventario y reducir los agotamientos de existencias.
Seguro
El negocio de los seguros depende en gran medida de la evaluación visual de los activos: para fijar el precio y suscribir pólizas con precisión, por ejemplo, así como para determinar el alcance de los daños después de un accidente a efectos de reclamaciones. Como en otras industrias, la visión por computadora ofrece la oportunidad de realizar este análisis visual de forma más rápida, económica y precisa de lo que se hace en la actualidad.
Cape Analytics y Betterview son dos nuevas empresas que aplican la visión por computadora al seguro de propiedad. Usando datos geoespaciales, pueden evaluar automáticamente de qué material está hecho un edificio, en qué condición se encuentra el techo, cuál es la superficie del techo, cuántos escombros de jardín tiene la propiedad, qué tan cerca está una estructura de la vegetación, y cientos de otros factores que determinan colectivamente el perfil de riesgo de la propiedad y el precio óptimo de la póliza de seguro.
Los sistemas de visión por computadora pueden realizar este análisis instantáneamente, a escala, basándose en los aprendizajes de décadas de datos históricos. Compare esto con el enfoque actual del status quo de enviar a un humano para inspeccionar manualmente las propiedades en persona, una por una.
Otra startup a tener en cuenta en esta categoría es Tractable, una empresa con sede en Londres que utiliza la visión por computadora para generar estimaciones instantáneas de daños después de accidentes automovilísticos y desastres naturales. Estas estimaciones basadas en inteligencia artificial ayudan a acelerar el procesamiento de reclamaciones y a reducir el error humano.
Construcción
La construcción es una industria enorme e históricamente poco digitalizada. Existen numerosas oportunidades para impulsar la productividad y ahorrar costos en la construcción mediante la aplicación de la visión por computadora. Ha surgido un ecosistema activo de nuevas empresas para aprovechar estas oportunidades.
TraceAir utiliza drones para recopilar imágenes aéreas de los sitios de construcción, lo que permite a los supervisores monitorear de forma remota los proyectos y rastrear el progreso a lo largo del tiempo. Disperse aplica la visión por computadora para construir "gemelos digitales" interactivos de sitios de construcción en progreso. Por su parte, 1build automatiza la estimación de costos en la construcción mediante la aplicación de visión por computadora para leer planos de planta, programas de materiales y detalles arquitectónicos en planos.
“Las estimaciones de costos en la construcción esencialmente simulan el proceso de construcción completo”, aseguró el CEO de 1build, Dmitry Alexin. "El aprendizaje automático y la visión por computadora nos permiten realizar esta simulación de manera más rápida y precisa, lo que brinda a las empresas de construcción una visibilidad de nivel atómico de sus costos".
Seguridad
El monitoreo visual es el corazón de la seguridad física. El dispositivo de seguridad más omnipresente es, después de todo, la cámara. Por lo tanto, existe una oportunidad natural para aplicar la visión por computadora para hacer que la seguridad física sea más sólida y confiable.
Varias nuevas empresas están implementando la visión por computadora de forma innovadora para mejorar y automatizar el sector de la seguridad física.
Verkada ofrece un sistema de seguridad habilitado para IA para propiedades comerciales utilizando sensores de hardware, algoritmos de visión por computadora y una plataforma de software integrada. La compañía fue valorada en US$ 1.6 mil millones el año pasado, lo que la convierte en una de las pocos startups de visión por computadora que ya alcanzó el estatus de unicornio.
Deep Sentinel creó una solución similar para la seguridad del hogar. La compañía utiliza un modelo inteligente de humanos en el circuito para permitir que el personal de seguridad humana intervenga de forma remota en tiempo real a través de un micrófono, cuando el sistema de inteligencia artificial detecta una amenaza.
"La visión por computadora está cambiando todo lo relacionado con la seguridad física", señaló el director ejecutivo de Deep Sentinel, David Selinger. “Nuestro sistema de inteligencia artificial actúa como una herramienta para reducir las distracciones, resaltar hechos relevantes y determinar qué guardias humanos son adecuados para cada situación. Nuestra IA es más precisa y de respuesta rápida que cualquier ser humano, y nunca pierde la atención ".
Otra área de seguridad a la que la visión por computadora se puede aplicar de manera útil es en puntos de control como en aeropuertos, eventos en vivo y edificios gubernamentales. El personal humano fatigado y desatento a menudo pasa por alto las amenazas. La visión por computadora se puede aplicar a la cámara o las señales de rayos X para detectar automáticamente elementos peligrosos con una precisión y confiabilidad sustancialmente mayores que las de un ser humano, lo que mejora la seguridad pública.
Synapse Technology, una startup prometedora que desarrolla soluciones de visión por computadora para la seguridad de los puntos de control, fue adquirida el año pasado por Palantir.
Es importante señalar que la aplicación de la visión por computadora en contextos de seguridad puede cruzar la línea desde el monitoreo que promueve la seguridad hasta la vigilancia excesivamente intrusiva. El uso gubernamental de la tecnología de reconocimiento facial para rastrear y monitorear a los ciudadanos provocó una reacción violenta generalizada en todo el mundo.
Al igual que con cualquier tecnología poderosa, la visión por computadora puede usarse tanto de manera dañina como de creación de valor. Depende de los reguladores, las empresas y los individuos garantizar que la sociedad gestione esta tecnología de la manera más responsable posible.
