Clasificando entidades con visión artificial y Machine Learning

¿Alguna vez te has preguntado cómo una máquina puede reconocer y clasificar objetos con tanta precisión, casi como lo hace el ojo humano? Las técnicas de reconocimiento de objetos en tiempo real nos dan juego a los humanos para mejorar nuestra eficiencia y capacidad en multitud de aplicaciones, que van desde la industria manufacturera hasta la conducción autónoma, todo ello mediante avanzados sistemas de clasificación de objetos.

En este artículo, veremos cómo la IA interviene en sectores como los antes mencionados, y cómo es que tiene el potencial necesario para revolucionar estos mismos.

¿Qué es la clasificación de objetos en IA?

La clasificación de objetos consiste en una técnica de Machine Learning que otorga a nuestros sistemas la habilidad de “ver”, y los humanos utilizamos esta capacidad para enseñarles a identificar y clasificar automaticamente los diferentes elementos de interés dentro de una imagen o un vídeo, si es que entrenamos a un modelo para clasificación en tiempo real. Las máquinas, una vez dotadas de esta habilidad, serían capaces de clasificar objetos por su forma, su color, su tamaño…

Es esta habilidad de saber identificar y clasificar los objetos los que otorga tanto poder a las máquinas, pues pueden ser entrenadas con un objetivo en mente, de forma que dispongamos de un sistema capaz de detectar en tiempo real, por ejemplo, la presencia o ausencia de un roedor dentro de una habitación, lo que nos permitiría tomar medidas adicionales de actuación.

La capacidad de identificar objetos está bastante extendida en el día de hoy, y no es para menos. Seguramente has notado como la galería de tu smartphone es capaz de identificar a las personas que aparecen en cada una de las fotos que tienes almacenadas, una vez que le han indicado quien es dicha persona. Esto mismo es aplicable a eventos u objetos, y es una aplicación que tal vez pase desapercibida, pero que nos permite a los humanos ahorrar bastante tiempo en nuestras búsquedas.

Similitudes entre máquinas y humanos. ¿Cómo lo hacen?

Muy bien, hemos visto que las máquinas son capaces de “ver” su entorno, y luego podemos utilizar esta habilidad para nuestro beneficio, habilitando a las máquinas para utilizar de forma óptima su nueva capacidad. No obstante, ¿cómo lo hacen?

Lo cierto es que la manera en que las máquinas actuan en la clasificación de objetos utilizando el Machine Learning comparte bastantes similitudes a como lo hacemos los humanos (no debemos olvidar que todos los avances que ocurren en el campo del Deep Learning se basan en cómo actúa nuestro cerebro. Una vez que comprendemos de manera profunda cómo es que el cerebro es capaz de ejecutar una determinada tarea, tratamos de materializar esta manera de actuar dentro de los sistemas computacionales, a través de complejas redes neuronales).

El proceso de clasificación de objetos por parte de las máquinas refleja, en cierto modo, la manera en la que los humanos también llevamos a cabo esta tarea. Al entender cómo los seres humanos diferenciamos los distintos objetos de nuestro entorno, somos capaces de aplicar este conocimiento para mejorar los algoritmos de las máquinas, permitiéndoles realizar esta tarea de manera más eficiente y precisa.

Los algoritmos que más se suelen utilizar para tareas de reconocimiento de objetos son las llamadas redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés). Estas redes han demostrado una capacidad increíble de reconocimiento de entidades en imágenes estáticas y vídeos, y en gran parte, su habilidad se debe a la arquitectura de la propia red. Si bien es cierto que en función del objetivo que tengamos en mente, nuestro modelo de reconocimiento podría tener una arquitectura más compleja, todas las redes neuronales convolucionales entrenadas para realizar clasificaciones suelen trabajar bajo las mismas bases.

A continuación, explicamos de manera generar cómo funciona una red neuronal convolucional, entrenada para la clasificación de vehículos.

• La red recibe una imagen. En función de los objetivos para las que hayamos entrenado la red, esta imagen deberá estar en un formato y rango que la red pueda procesar. Por lo general, normalizamos estas imágenes antes de dárselas a la red.


• Poco a poco, y de manera iterativa, la red aplica filtros a la imagen para extraer información útil. Estos filtros, llamados kernels, se “deslizan” por toda la imagen en un proceso llamado “striding”. Cada kernel es capaz de captar diferentes aspectos de la imagen, como bordes o texturas.


• El paso anterior se divide en capas de convolución y “pooling”, y el número de estas dentro de la estructura de nuestra red dependerá de cuán compleja queramos hacerla. Son las capas de convolución las encargadas de aplicar los diferentes filtros a la imagen, mientras que las capas de pooling se encargan de reducir la dimensionalidad de cada característica.


• Una vez la red ha analizado toda la información de la imagen, esta se “aplana” para ser procesada por la parte de la red especializada en la clasificación.


• Una vez se “aplana” la salida de las últimas capas de convolución, la información se envía a una o varias capas densas, que han aprendido a interpretar las características extraídas de las imágenes durante el entrenamiento. Tras todo esto, la red nos muestra una salida (en este caso, el tipo de vehículo).

La red que hemos supuesto constituye una estructura básica en este tipo de redes, que le permite distinguir entidades en imágenes estáticas.

En las primeras capas, tanto en las redes convolucionales como en las áreas visuales primarias del cerebro, se detectan características visuales simples, como bordes y colores. A medida que la información avanza a través de las capas en una red convolucional o a través de áreas visuales más complejas en el cerebro, se integran estas características simples para formar patrones más complejos, como formas y eventualmente objetos reconocibles.

Aplicaciones de la visión artificial

Hemos explicado en qué consiste la clasificación de entidades, y cómo es que los ordenadores son capaces de llevar a cabo esta técnica por medio de modelos complejos como las redes neuronales convolucionales. Sin embargo, ¿qué utilidad tiene esto en el mundo real?

Pues lo cierto es que hoy en día existen multitud de aplicaciones para la visión artificial, integradas en ámbitos tan diversos como la producción en grandes industrias, o la conducción autónoma. A continuación, incluímos un listado con algunas de las aplicaciones más destacadas de esta tecnología en nuestro día a día:

• Reconocimiento facial. Ampliamente utilizado en aplicaciones de seguridad y vigilancia, así como en dispositivos personales para autenticación biométrica. El reconocimiento facial también es empleado en aplicaciones de redes sociales para etiquetar fotos automáticamente, o en modelos que se ejecutan de manera local en nuestros dispositivos, como mencionamos anteriormente con las fotos en la galería de nuestro smartphone.


• Análisis de video en tiempo real. Desde el deporte hasta la vigilancia del tráfico, la capacidad para analizar y responder a eventos en tiempo real es un área clave de aplicación.


• Entretenimiento. Se utiliza en la creación de efectos visuales en películas y videojuegos. También es clave en la realidad aumentada y virtual, proporcionando una interacción más rica y envolvente con mundos digitales.


• Vehículos autónomos. Los vehículos autónomos usan la visión artificial para detectar caminos, obstáculos, señales de tráfico y otros vehículos. Esta capacidad es fundamental para la navegación y toma de decisiones en tiempo real en el tráfico.


• Inspección industrial y control de calidad. En la manufactura, la visión artificial se utiliza para inspeccionar productos y componentes en busca de defectos, asegurando que los productos cumplan con los estándares de calidad requeridos.


• Diagnóstico médico. La visión artificial ayuda en el análisis y diagnóstico a partir de imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas o imágenes tomadas por endoscopios. Puede ayudar a detectar enfermedades con mayor rapidez y precisión.

Sin duda alguna, la capacidad de dotar a nuestros sistemas con la capacidad de reconocer su entorno supone un punto de inflexión en nuestra manera de trabajar junto con la tecnología.

La visión artificial continúa expandiéndose en nuevos campos, impulsada por mejoras en la precisión, velocidad y versatilidad de las técnicas de aprendizaje profundo, lo que augura aún más aplicaciones e innovaciones en el futuro.

En entornos empresariales, la adopción de la visión artificial puede conferir a la empresa una ventaja competitiva al mejorar la productividad, la precisión y velocidad de sus operaciones, lo que ayuda a impulsar el crecimiento y la rentabilidad a largo plazo de la compañía.

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Estamos convencidos de que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning constituyen tecnologías capaces de impulsar nuestra evolución como sociedad, mejorando la eficiente hasta niveles nunca antes visto. La visión artificial, como se ha destacado en este artículo, es solo una de las muchas aplicaciones poderosas que la IA es capaz de ofrecernos, y cada vez contamos con más aplicaciones que tratan de llevar esta habilidad al límite, demostrando como de por sí resulta una herramienta con un enorme potencial.

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