EF480 - Eurofach Electrónica

20 VISIÓN ARTIFICIAL La visión artificial en el entorno científico La visión artificial está penetrando rápidamente en muchos campos de la ciencia. Los estudios científicos cada vez se apoyan más en ella para avanzar en sus descubrimientos. Desde los primeros estudios sobre aprendizaje biológico, en los años 60 del siglo XX, han pasado ya algunas décadas y ahora mismo no se puede dejar de hablar del Deep Learning o Aprendizaje Profundo el concepto que está revolucionando la IA, importante no solo en el entorno científico sino a nivel global. Infaimon ¿PERO QUÉ ES EL DEEP LEARNING? Se han desarrollado numerosos méto- dos de aprendizaje automático con diferentes fines, pero todos con un mismo objetivo: permitir a lasmáquinas a aprender por sí solas de los errores y la información de la que disponen. Mediante algoritmos pueden iden- tificar estructuras y patrones en los datos de los que aprender y así evitar futuros errores. No obstante, se requiere una gran cantidad de datos para entrenar los sofisticados algoritmos de Deep Learning a fin de que lleven a cabo tareas específicas de resolución de problemas, realizando análisis com- parativos de forma automatizada con respecto a imágenes suministradas. En el entorno científico y médico han aparecido nuevos avances basados en la Inteligencia Artificial y/o el Deep Learning que se han introducido ya en los procesos habituales; realización de diagnósticos médicos, desarrollo de fármacos, reconocimiento facial, estudios en física sobre la trayectoria de partículas, biología y física de mate- riales, estudios astronómicos sobre búsqueda de planetas (estudio de la recepción de datos recibidos por telescopios), gestión de patrimonio histórico o artístico, monitorización de cultivos agrícolas… SOLUCIONES DE VISIÓN ARTIFICIAL EN ENTORNO CIENTÍFICO Si el Deep Learning es importante en el desarrollo de la IA, no lo son menos otras soluciones, sistemas y compo- nentes que se utilizan en los trabajos de investigación. A veces, la ventaja competitiva decisiva tiene solo 1 nanómetro de longitud. Lo que cuenta entonces es una pre- cisión extrema en las pruebas que se realizan. Por este motivo es tan importante utilizar la tecnología y los componentes que mejor se adaptan a la aplicación sobre la que se quiere trabajar y contar con un partner, como Infaimon, que pueda asesorar con las