Visual computing (computación visual)
NATURALEZA
No es un concepto de IA propiamente dicho, puesto que se refiere genéricamente a muchas disciplinas de la informática que tienen que ver con la generación o el procesamiento de información visual como imágenes, vídeos y modelos 3D. Sin embargo, la computación visual puede utilizar técnicas de IA para estas tareas.
CONCEPTO
Aplicado a la IA, la computación visual se sirve de algoritmos y machine learning para entender, procesar y crear datos visuales. Para ello, a) utiliza lo que se llama computer vision (visión artificial), que quiere decir el uso de algoritmos para que una máquina extraiga información relevante de imágenes o vídeos, como el reconocimiento de objetos; b) se sirve del procesamiento gráfico para generar información visual a partir de modelos o datos; y c) utiliza técnicas de deep learning como las redes neuronales convolucionales para reconocer patrones o crear nuevo contenido visual.
En definitiva, y de manera simple, la computación visual, utilizando herramientas de IA, puede generar imágenes a partir de datos o extraer datos a partir de imágenes.
IMPORTANCIA
La capacidad generativa y de procesamiento que puede tener una herramienta de IA en el campo de la computación visual ese norme, y es importante conocer este concepto pues se puede aplicar a un gran rango de actividades e industrias.
USOS Y RIESGOS
Los usos más importantes pueden ser los aplicados a los vehículos autónomos, la realidad aumentada, o los diagnósticos médicos. La utilización de técnicas abarcadas por la computación visual también puede tener riesgos, como son, por ejemplo, la creación de imágenes falsas con propósitos espurios. Otro riesgo importante tiene que ver con el uso de millones de imágenes etiquetadas para el entrenamiento de modelos, que pueden reproducir ciertos sesgos al no poder asegurar que el etiquetado se haya realizado correctamente.
AUTORES
Javier Dionis Baeza
