La visión por computadora y su aplicación en las empresas logísticas
En el informe de tendencias de DHL "AI Driven Computer Vision" se confirma la visión artificial se convertirá en el modus operandi del sector logístico en los próximos cinco años.
La empresa de reparto DHL presenta, en el informe ya mencionado, expectativas de crecimiento en el mercado de la visión computarizada, el cuál evolucionaría de los 9,4 billones de $ en ventas en 2020 a la suma 41,11 billones de $ en 2030. Pero antes de adentrarnos en qué manera crea valor la visión por computador deberemos conocer qué es y las tendencias vinculadas a esta.
¿Qué es la "Visión por computadora"?
La Inteligencia Artificial permite a los ordenadores procesar información visual, interpretar imágenes y vídeos digitales, y extraer datos significativos de estas entradas visuales. Al analizar estas entradas visuales mediante algoritmos, dichos sistemas pueden generar recomendaciones e incluso ejecutar acciones.
Desde su nacimiento, cada individuo aprende a distinguir elementos, evaluar distancias y velocidades, detectar anomalías visuales e interpretar lo que percibe.
- Esto constituye el fundamento de la visión por computadora potenciada por la IA.
Los sistemas de visión computacional, en particular sus algoritmos, requieren ser entrenados de manera similar, utilizando información visual. Este proceso de entrenamiento se agiliza al suministrar grandes volúmenes de datos visuales.
Los sistemas no experimentan fatiga y pueden sobrepasar rápidamente nuestras capacidades humanas para detectar y reaccionar ante entradas visuales. Esto hace que las tasas de precisión en la visión computacional para la identificación y clasificación de objetos han aumentado del 50% al 99% en menos de una década.
¿Cómo aprenden los sistemas de visión informática?
Los sistemas de visión por computadora aprenden al examinar grandes volúmenes de datos visuales de alta calidad. A través del repetido análisis de estos datos, logran reconocer imágenes y captar cualquier variación visual.
Para llevar a cabo esta tarea, se valen de dos tecnologías distintas:
- Aprendizaje profundo: Una forma de aprendizaje automático que se apoya en algoritmos para aprender de manera autónoma a partir de datos visuales. Este enfoque emplea redes neuronales artificiales para mejorar la comprensión y el procesamiento de los datos de manera progresiva.
- Una red neuronal convolucional: Se descomponen las imágenes en etiquetas y realiza operaciones matemáticas en estas etiquetas para verificar de forma repetida la precisión de las predicciones.
El aprendizaje profundo ha trascendido del ámbito conceptual a la aplicación práctica. Numerosas aplicaciones de visión computarizada, desde el reconocimiento facial hasta los vehículos de conducción autónoma, se valen de esta técnica para su funcionamiento.
Aplicaciones en la industria logística
La visión por computador tiene la capacidad de mejorar la seguridad en la zona de trabajo en varias zonas, como pueden ser los almacenes, depósitos e instalaciones logísticas. Esta tecnología identifica posibles peligros, reduciendo así los riesgos y previniendo accidentes.
Además, la visión por computadora desempeña un papel fundamental en mejorar la salud de los empleados. Reconoce posturas y movimientos incorrectos, identifica señales tempranas de fatiga y controla si los trabajadores están utilizando el equipo de protección adecuado para garantizar el cumplimiento de las normativas de seguridad.
Para detectar cuellos de botella y otras ineficiencias, la visión por computadora puede crear mapas de calor para analizar los patrones de flujo de trabajo dentro de una instalación o en áreas exteriores, e incluso puede actuar como guardia de seguridad al identificar rápidamente la entrada no autorizada o intrusiones.
La tecnología de visión computarizada tiene la capacidad de mantener una vigilancia constante sobre los activos logísticos, alertando a los equipos de mantenimiento antes de que se presenten posibles problemas. Incluso en casos donde los defectos ya han surgido, la visión computarizada puede identificar automáticamente posibles fallos, errores y anomalías en los activos, simplificando el proceso de detección de defectos.
La visión por computadora proporciona la capacidad de simplificar y automatizar el proceso de dimensionamiento en envíos. Este proceso es fundamental para calcular las capacidades de almacenamiento, planificar la carga, gestionar la logística de transporte y facturar envíos. Asimismo, posibilita verificar el cumplimiento y la correcta clasificación de los envíos para su proceso de distribución, al tiempo que automatiza los ciclos de recuento de inventario.
Retos futuros de la visión por computador
A pesar de que la visión por computador es una tecnología prometedora, presenta varios desafíos y preocupaciones. Estos incluyen, por ejemplo, ganar aceptación pública, especialmente entre aquellos que temen la vigilancia constante. La ciberseguridad también es crucial en este contexto, en lo que respecta al manejo de datos y a las leyes de privacidad y protección de estos. Afrontar estos desafíos requiere una planificación metódica y colaboración de todas las partes involucradas.
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