Integrar inteligencia agente en aplicaciones de visión por computadora mejora el análisis de video, permitiendo búsquedas más efectivas y alertas contextualizadas, optimizando así la toma de decisiones en diversas industrias.
Integración de la IA Agente en Aplicaciones de Visión por Computadora
La serie de publicaciones AI On se centra en las técnicas más recientes y aplicaciones del mundo real de la inteligencia artificial agente, chatbots y copilotos. En este contexto, se examinan los sistemas de visión por computadora, que han demostrado ser eficaces en la identificación de eventos en espacios físicos, aunque aún presentan limitaciones al explicar los detalles de una escena y su relevancia.
La inteligencia agente, impulsada por modelos de lenguaje visual (VLMs), puede cerrar esta brecha, proporcionando a los equipos un acceso rápido y sencillo a análisis clave que conectan descripciones textuales con información espacio-temporal y miles de millones de puntos de datos visuales capturados diariamente.
Las organizaciones pueden mejorar sus sistemas tradicionales de visión por computadora mediante tres enfoques principales:
El uso de redes neuronales convolucionales (CNN) en herramientas tradicionales de búsqueda de video presenta limitaciones debido a su entrenamiento restringido. Esto hace que obtener información sea un proceso manual y tedioso. Las empresas tienen la opción de integrar VLMs directamente en sus aplicaciones existentes para generar descripciones detalladas de imágenes y videos. Estas descripciones transforman el contenido no estructurado en metadatos ricos y buscables, lo que permite una búsqueda visual mucho más flexible.
Un ejemplo destacado es el sistema automatizado de inspección vehicular UVeye, que procesa más de 700 millones de imágenes mensuales para construir uno de los conjuntos de datos más grandes sobre vehículos y componentes. Al aplicar VLMs, UVeye convierte estos datos visuales en informes estructurados sobre condiciones, detectando defectos sutiles con una precisión excepcional.
A menudo, los sistemas basados en CNN generan alertas binarias como sí o no, lo que puede resultar en falsos positivos y omisiones críticas. La integración de VLMs permite una revisión contextualizada que explica cómo y por qué ocurrió un incidente. Por ejemplo, Linker Vision utiliza VLMs para verificar alertas críticas en ciudades inteligentes, mejorando así la respuesta municipal ante eventos como accidentes o inundaciones.
La arquitectura desarrollada por Linker Vision automatiza el análisis de eventos a partir de más de 50,000 flujos diversos provenientes de cámaras urbanas. Esto facilita la coordinación entre departamentos como control del tráfico y servicios públicos cuando ocurren incidentes críticos.
Sistemas como IA Agente son capaces de procesar y razonar sobre consultas complejas a través de múltiples flujos audiovisuales. Combinando VLMs con modelos razonadores y modelos lingüísticos extensos (LLMs), se logra un análisis profundo que va más allá del entendimiento superficial.
Levatas, por ejemplo, ha desarrollado soluciones para inspecciones visuales utilizando robots móviles que mejoran la seguridad y fiabilidad en infraestructuras críticas. Su tecnología permite revisar automáticamente grabaciones e identificar problemas térmicos o daños en equipos eléctricos, facilitando respuestas rápidas ante cualquier eventualidad.
A medida que las organizaciones buscan optimizar sus operaciones mediante inteligencia artificial avanzada, la implementación efectiva de estas tecnologías promete transformar radicalmente la forma en que se gestionan los datos visuales y se toman decisiones estratégicas.