Quizás una de las palabras de moda dentro de la tecnología sea la Inteligencia Artificial. Muy ligado a esto se encuentra la Visión Artificial que gracias a librerías como OpenCV y lenguajes como Python, se están convirtiendo en algo cotidiano para muchos Makers. Si a esto le unimos dispositivos como Raspberry Pi, sería "fácil" poder crear un pequeño robot que sea capaz de reconocer cosas, objetos o personas.

En este vídeo puede verse cómo un sistema de visión artificial examina el entorno en la céntrica plaza de Times Square de Nueva York identificando mediante «porcentajes de detección» los diversos objetos. Las imágenes parecen grabadas con una cámara normal en Full-HD y son de buena calidad. El trabajo es de Clayton Blythe, que a sus 22 años trabaja ya en Ford dentro del departamento de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Hoy se ha puesto en operación una tecnología pionera en el mundo para mejorar la seguridad de los pasos a nivel de la red ferroviaria que gestiona el administrador ferroviario vasco, Euskal Trenbide Sarea (ETS). El sistema, denominado 'Begicrossing', ha sido diseñado por la startup vasca 'Begirale', y se fundamenta en el uso de tecnologías de visión e inteligencia artificial que facilita la detección precoz de incidencias en pasos a nivel de vías ferroviarias, provocadas por obstrucción en la zona de paso o por fallo de alguno de los elementos

La hoja de papel con un dibujo que cuelga del jersey del sujeto de la derecha consigue engañar al popular algoritmo de visión artificial y clasificación YOLO haciendo que no detecte a esa persona como a una persona. Es una forma de engañar a los algoritmos de las cámaras de seguridad, generando lo que se conoce como muestra «adversarial» o «antagónica» que confunde al algoritmo. Lo han desarrollado investigadores de la Katholieke Universiteit Leuven (Bélgica).

Hasta no hace mucho instalar la librería de visión artificial en un sistema Linux como el que llevan las Raspberry Pi era cuestión de compilar las fuentes. Esto te daba bastante control sobre la configuración sin embargo, era un trabajo tedioso. Gracias al proyecto piwheels instalar OpenCV es un mero trámite utilizando el gestor de paquetes para Python pip.

La Inteligencia Artificial, el Machine Learning o la Visión Artificial son campos de las ciencias de la computación complejos. Abarcan muchos conceptos matemáticos. En este artículo nos hablan de todo esto de una forma sencilla y clara. La próxima revolución tecnológica será inteligente y si quieres formar parte de ella tienes que entender qué se esconde detrás de todo esto.

Se llama "Visión artificial", "Visión por ordenador", o CV en sus siglas inglesas (Computer Vision), a la capacidad de reconocimiento de objetos de forma automatizada, con el fin de gestionar la información obtenida de forma ágil, rápida y en grandes volúmenes. Es una tecnología horizontal y por tanto con grandes posibilidades en todos los sectores.

La inteligencia artificial ya supera a los humanos a la hora de reconocer elementos como caras. Pero nadie la ha entrenado con imágenes de la Tierra tomadas desde el espacio. Una nueva competición intenta solucionarlo, ya que los beneficios de esta automatización podrían ser enormes

Hace tiempo que los sistemas de inteligencia artificial pueden usar la visión artificial para detectar la presencia de humanos en una habitación, e incluso identificar qué hacen, con solo analizar su postura y patrones de movimiento. Pero ¿y si la habitación está en total oscuridad? O peor ¿y si la persona no está en la misma habitación, sino en la contigua? Pues ahora eso no supone ningún impedimento para la IA: tan sólo ha de buscar una fuente de datos diferente y seguir analizando patrones. Y esa nueva fuente de datos: señales de radio wifi.

Si no conoces qué se puede hacer con la visión artificial, este artículo te muestra un ejemplo de lo que podemos llegar a conseguir gracias a la librería de código abierto OpenCV. Es un tutorial paso a paso para contar las monedas que aparecen en una imagen.

Guía para instalar OpenCV, Python y Sublime Text y así poder empezar a programar algoritmos de Visión Artificial. Sigue este tutorial de instalación paso a paso desde cero.

La empresa irlandesa Ubotica, con sede en Ciudad Real, y el grupo de investigación VISILAB, de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), han creado nuevas soluciones de visión artificial para equipar satélites de la ESA. El primer lanzamiento ha sido un éxito y se planean nuevas misiones.

Investigadores de la Univ. Central de Florida (dirigidos por el Prof. Mubarak Shah) han desarrollado un algoritmo de visión artiificial que es capaz de contar cabezas a partir de imágenes de una manifestación y, en 30 minutos, establecer con precisión la asistencia a la misma. El algoritmo se ha aplicado por 1ª vez a la manifestación de la Diada en Barcelona con un resultado de aprox. 530 mil personas. El estudio se ha realizado con la colaboración de la Univ. Pompeu Fabra (Albert Satorra) y de la Univ. de Barcelona (J.M.Oller).

Combina una cámara LIDAR de estado sólido e inteligencia artificial integrada para procesar imágenes en tiempo real que le permiten decidir dónde centrar su atención en función del entorno. Aunque aún no se sabe su precio, su responsable adelanta que competirá con los de alta gama.

Este proyecto ha sido premiado por el famoso blog Maker HacksterIO por su ingenio. Se trata de un robot Rover que es totalmente autónomo y es capaz de limpiar la basura él solo en pequeñas zonas de la playa. Utiliza la visión artificial y Deep Learning para poder hacer sus tareas. Está basado en un kit que utiliza Raspberry Pi y como motor de AI utiliza TensorFlow.

Un conductor ruso ha recibido una sorprendente sanción de tráfico por culpa de la sombra de su propio coche.

Robot creado con procesamiento de imágenes OpenCV a 120 FPS, y brazos robóticos de precisión capaces de calcular la posición de una bola y su trayectoria de rebote para mantenerla botando sobre la plataforma en diferentes frecuencias, posiciones y velocidades.

Investigadores de la Universidad de Stuttgart, en Alemania, han creado una lente artificial impresa en 3D que puede incorporarse en robots o drones para dotarlos de una visión similar a la que tiene un águila, sin puntos ciegos. Se trata de una lente del tamaño de un grano de sal y está fabricada en plástico.

A día de hoy, los robots están aprendiendo a comprender algunas propiedades que para nosotros son triviales. Por ejemplo, ya distinguen contornos, formas, diferencias de colores y rasgos básicos. Si buscas “gato” en Google, te mostrará imágenes muy diversas de gatos, algunas con nombres raros como “IMG_8976”. ¿Cómo sabe el buscador que lo que hay en esa imagen es un gato?

Cuando hablamos de procesadores, de nanómetros y demás normalmente mencionamos la intención o el logro de haber conseguido mayor eficiencia y al mismo tiempo que el chip en cuestión necesite menos energía para funcionar. Ésta es una de las múltiples líneas de investigación de Google, y para mejorar sus chips de inteligencia artificial está usando... inteligencia artificial (AI). Recompensar y castigar a algoritmos de inteligencia artificial como quien trata de educar a su mascota.

Hay una empresa japonesa llamada ALE que está ofertando un espectáculo sin igual a la organización de los Juegos Olímpicos de Tokio en 2020: crear una lluvia de meteoros artificial, ya que unos fuegos artificiales se iban a quedar en poca cosa para tan importante acontecimiento.

PEKÍN — ¿Qué te preocupa sobre el nuevo mundo de la inteligencia artificial? Es muy frecuente que la respuesta a esta pregunta se parezca a la trama de un thriller de ciencia ficción. La gente se preocupa de que el desarrollo de la inteligencia artificial produzca la “singularidad”: ese punto en la historia en que la inteligencia artificial rebasará a la humana, lo cual provocará una revolución inimaginable en la vida del hombre. Las personas también se preguntan si, en vez de que nosotros controlemos la inteligencia artificial, esta nos contr

En su lucha por un pequeño grupo de expertos, Google y otras grandes compañías tecnológicas están buscando formas automatizadas para hacer frente a la escasez de expertos en Inteligencia Artificial. Son el sueño de los investigadores pero quizás una pesadilla para los programadores altamente cualificados: máquinas de inteligencia artificial capaces de crear otras máquinas de inteligencia artificial.