Las posibilidades de aplicación de la visión artificial a diferentes situaciones de nuestro día a día convierten a esta tecnología en el mejor aliado para impulsar ciudades más sostenibles y eficientes
Según las estimaciones de Allied Market Research, el mercado mundial de visión artificial crecerá un 16 % anual los próximos años hasta superar los 41.000 millones de euros en 2030. No es de extrañar si tenemos en cuenta que las tecnologías de visión artificial o computer vision junto a las de inteligencia artificial ya están resolviendo problemáticas en infinidad de sectores y actividades empresariales (salud, seguridad, operaciones de campo, economía circular, comercios…) y cada vez se usará más esta tecnología para poner en marcha nuevas aplicaciones y usos para impulsar actividades más sostenibles dentro de unas ciudades más eficientes.
Por ejemplo, para la catalogación inteligente del mobiliario urbano de una ciudad. Tener controlados e identificados los diferentes elementos urbanos requiere de mucho tiempo y desplazamientos. Mediante la incorporación de cámaras en vehículos de transporte público como los autobuses, los algoritmos de IA, junto a la visualización artificial, no sólo podrían hacer el inventariado, sino que también podrían detectar el estado de conservación de las marquesinas de autobuses, de bancos, farolas, resolver problemas de vandalismo casi en tiempo real…
Esas mismas cámaras ubicadas en transporte público o vehículos autónomos podrían ayudar en la detección de grafitis o de barreras arquitectónicas. Según el INE, en 2020 un total de 4,38 millones de personas residentes en hogares españoles tenía alguna discapacidad o limitación, siendo los problemas de movilidad el tipo de discapacidad más frecuente. El uso de la visión artificial permitiría detectar barreras arquitectónicas y posibles puntos de conflicto: semáforos, inadecuada o deficiente señalización táctil, visual o acústica y tiempo de paso; elementos que dificultan el paso de sillas de rueda o carritos de bebé; cruces habituales de comportamientos incívicos con coches, motos o bicicletas aparcados en zona de paso...
También es una solución válida para la gestión del tráfico. Siendo éste responsable de parte de la contaminación de las ciudades, la regulación y optimización del tráfico de forma autónoma e inteligente permitiría ajustar los intervalos de los semáforos en función de la densidad de ocupación de las calles y no por ciclos de tiempo recurrentes, contribuyendo a reducir los tiempos de desplazamiento y la polución en la ciudad.
La visión artificial también es vital para el desarrollo de los vehículos autónomos en tanto que será capaz de leer e interpretar señales, tomar decisiones para ceder el paso a vehículos de emergencias o para identificar de forma fiable otros vehículos en la carretera o peatones en el arcén. También se está usando la visión artificial para el control y registro de vehículos en la entrada y salida de garajes, para evitar robos o conocer el índice de ocupación de un aparcamiento. Pero igual que se usa para vehículos, también se podría aplicar al conteo de animales en peligro de extinción ubicando cámaras en determinados espacios o analizando imágenes de drones.
En el ámbito de la seguridad la visión artificial es habitual en aparatos de escaneo para la identificación de personas (o temperatura, como ha ocurrido durante la pandemia) y objetos o para el control de accesos. A diferencia de otros métodos como los sensores, la visión artificial puede incluso anticiparse a conductas humanas detectando comportamientos sospechosos. Por ejemplo, para prevenir el robo de materiales o, como ya ha ocurrido, prevenir el robo de gasoil de su flota de camiones.
El escaneo visual de personas permite también identificar posibles objetos peligrosos, como armas de fuego o cuchillos, pensando en el control de acceso a edificios públicos (ayuntamientos, aeropuertos, estaciones de tren…) o a recintos de espectáculos.
En esa misma línea de prevención y control de acceso estamos llevando la visión artificial al ámbito de la prevención de riesgos laborales. Según los últimos datos del Ministerio de Trabajo la mortalidad semanal en accidentes laborales ha aumentado un 10% respecto al año pasado, con casi trece fallecidos cada siete días. Con la tecnología de computer vision y gracias al desarrollo de algoritmos basados en redes neuronales (IA), las posibilidades de mejorar las medidas de protección de riesgos laborales son infinitas. Por ejemplo, para escanear en tiempo real el correcto uso, en multitud de entornos y situaciones, de equipos como: mascarilla, casco de seguridad, gafas protectoras, guantes de trabajo, ropa reflectante y cinturón portaherramientas, entre otros. De esta forma, es el propio sistema el que, tras el análisis e identificación, determina de forma automática si permite o no al trabajador acceder a su puesto de trabajo.
Lo bueno de la visión artificial es que sus posibilidades de aplicación y beneficios son ilimitadas. Así que podemos simplemente esperar a que llegue alguna oportunidad o, como hacemos en Seitech, trabajar para crear esa oportunidad y dar respuesta a una necesidad.
