Conclusiones clave
Aquí le presentamos un vistazo rápido a cómo las innovadoras soluciones de visión artificial e IA están impulsando los resultados para los fabricantes modernos y los equipos de logística:
- Edge Learning: Procesa en el dispositivo, requiere capacitación mínima y es ideal para inspecciones rápidas y simples.
- Deep Learning: Maneja aplicaciones complejas con grandes conjuntos de datos y redes neuronales avanzadas.
- Visión alimentada por IA: Detecta defectos sutiles y optimiza el control de calidad con una programación mínima.
- Facilidad de uso: Simplifica la lectura de etiquetas y la configuración de la inspección con el procesamiento de lenguaje natural.
- Ventaja competitiva: Combina IA y visión artificial para mejorar la automatización y la eficiencia operativa.
La IA aumenta la visión artificial basada en reglas a través de análisis basado en imágenes. Cuando una computadora (o un sistema de visión) recibe una imagen, el software alimentado por IA compara esa imagen con una base de datos que consiste en imágenes de referencia buenas y malas, y genera un resultado. Este proceso de aprendizaje para reconocer patrones e inferir a partir de las imágenes anotadas permite a las computadoras distinguir defectos diferenciando entre anomalías aceptables e inaceptables en los objetos que se inspeccionan.
Además, las soluciones de visión artificial integradas con tecnología de IA utilizan procesamiento de lenguaje natural para leer e interpretar etiquetas en imágenes, a diferencia de las estrategias en base a reglas, que requiere una extensa programación y mucha experiencia técnica. Esto permite que una base de usuarios más amplia aproveche la IA para la automatización industrial. Dos tecnologías de vanguardia dentro del campo de la IA Edge Learning y el Deep Learning ayudan a simplificar aún más la automatización.
Edge Learning: Edge Learning es una tecnología de IA diseñada para que sea fácil de utilizar. El procesamiento se realiza en el dispositivo, o “en el borde”, utilizando un conjunto de algoritmos previamente capacitado. La tecnología es fácil de configurar, pues requiere conjuntos de imágenes más pequeños (solamente entre 5 y 10 imágenes) y periodos de entrenamiento más breves que las soluciones tradicionales basadas en el deep learning. Sin necesidad de conocimientos en el dominio, las personas no expertas en visión pueden entrenar las herramientas de edge learning y generar resultados precisos en minutos.
Deep Learning: Deep Learning es una tecnología de IA diseñada para automatizar aplicaciones complejas y muy personalizadas. Los procesos tienen lugar en una unidad de procesamiento gráfico (graphics processing unit, GPU), que permite a los usuarios generar sofisticadas redes neuronales a partir de conjuntos de imágenes grandes y detallados (de cientos a miles de imágenes). Valiéndose de estas redes neuronales, el deep learning analiza de forma rápida y eficientemente grandes conjuntos de imágenes para detectar defectos sutiles y cambiantes.
Conozca más sobre estas tecnologías y la forma en que los fabricantes utilizan la IA para obtener una ventaja competitiva en la infografía a continuación.