Durante la cumbre de inteligencia artificial (IA) en Nueva York, Joseph Nelson, CEO y cofundador de Roboflow, destacó una dimensión esencial pero a menudo subestimada de la IA: la visión. En una era donde los avances en modelos de lenguaje acaparan la atención, Nelson subrayó la importancia de la comprensión visual, la capacidad de las máquinas para interpretar el mundo físico, como un componente vital para desarrollar sistemas inteligentes que funcionen en condiciones reales.
Durante su presentación, Nelson mostró cómo la IA visual ya está transformando diversas industrias. Desde la automatización en Wimbledon hasta el control de calidad en fábricas de vehículos eléctricos, Roboflow ha demostrado que la comprensión visual se despliega a gran escala con el respaldo de una comunidad de un millón de desarrolladores que crean aplicaciones de IA visual.
Nelson centró su exposición en tres temas principales:
- Casos extremos en visión por computadora: Estas situaciones impredecibles limitan la capacidad de los modelos para comprender plenamente el mundo real.
- Futuro de los modelos visuales: La cuestión central es si un único modelo dominará o si el futuro dependerá de una colección de modelos más pequeños especializados en tareas concretas.
- IA visual en tiempo real en el borde: Dio importancia a los sistemas que operan en tiempo real con datos propios, críticos para la implementación efectiva de la IA visual.
Nelson explicó que la visión es uno de los sentidos primarios del ser humano y cómo dar percepción visual a los sistemas de software permite responder a preguntas concretas, como la cantidad de personas en una sala o la correcta fabricación de productos.
Roboflow se presenta como un jugador clave, ofreciendo herramientas que facilitan la construcción y despliegue de IA visual. Más de la mitad de las empresas Fortune 100 utilizan Roboflow, especialmente en sectores que precisan alta precisión.
Con la mirada puesta en el futuro, Nelson destacó el compromiso con el código abierto como crucial para mejorar la comprensión visual. Roboflow ofrece un paquete destacado llamado Supervision, que ayuda a desarrolladores a integrar detecciones en sistemas más amplios. Con herramientas de código abierto, busca simplificar todo el proceso de la IA visual.
En cuanto a implementación, Roboflow respalda a empresas como Rivian para asegurar la calidad de sus productos y ha desarrollado innovaciones como los quioscos de autoescaneo de Walmart, que utilizan cámaras para detectar automáticamente los productos en carritos.
Nelson finalizó su charla con un mensaje contundente: para que la IA cumpla su promesa en el mundo real, debe ser capaz de ver y entenderlo. La comprensión visual se erige como una prioridad en el camino hacia la inteligencia visual, donde los desarrolladores tienen un papel crucial en la evolución de esta tecnología.
