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¿Cómo está cambiando la IA el mundo en que vivimos? Si aún no te has dado cuenta, estás de suerte. Desde el transporte de avatares entre espacios virtuales hasta la descongestión de las arquitecturas de datos, pasando por la creación de instructores de fitness holográficos en nuestros hogares, la inteligencia artificial ya nos ha impulsado hacia una nueva y emocionante era de la vida.
Puede que aún no vivamos en una fantasía de ciencia ficción a lo Star Trek, pero nos estamos acercando. A continuación, vamos a hablar de novedosos casos de uso de la IA que incluyen la tecnología de detección de objetos en el fitness, la detección de objetos en la computación de borde, y examinaremos cómo la computación de borde con detección de objetos está mejorando la transmisión de datos entre dispositivos digitales.
Profundicemos en algunos de los casos de uso de la IA que prevemos que abrirán nuevos caminos en 2022.
La detección de objetos en 2022 es una perspectiva apasionante y ya está causando sensación en la industria del fitness. Mirror y Tonal son dos ejemplos de empresas de éxito que promueven la IA en el fitness: ambas ofrecen un dispositivo doméstico interactivo que puede transmitir más de 10.000 entrenamientos y proyectarlos en tu espejo, todo con el fin de mejorar tu salud y tu ejercicio.
A muchos de nosotros el fitness nos parece más una tarea que un pasatiempo, e incluso somos reacios a poner un pie dentro de un gimnasio. Pero desde la comodidad de tu casa, Mirror te permite seguir tu progreso, forma y otras métricas mediante la detección de posturas.
Esta aplicación altamente avanzada critica la postura y la pose de las personas en vídeo utilizando la Estimación de la Pose Humana, un proceso que predice las poses de las partes y articulaciones del cuerpo humano en imágenes o vídeos.
Se diferencia de la detección de objetos en que diferencia a las personas de una caja humana y desarrolla una comprensión del lenguaje corporal humano mediante algoritmos de aprendizaje automático. Pero al fusionar la Estimación de la Pose Humana con el aprendizaje profundo, Mirror habrá conceptualizado modelos de cómo debe ejecutarse cada ejercicio tras haber analizado millones de entrenamientos diferentes.
Durante el ejercicio, la aplicación utiliza un algoritmo para comparar la posición de tus articulaciones. Cualquier desviación será detectada y resaltada, reduciendo el riesgo de lesiones y promoviendo una forma más segura y óptima de hacer ejercicio sin un entrenador personal.
La visión de la IA en el fitness ya ha dado un salto cualitativo en los últimos tiempos a través de aplicaciones innovadoras como Mirror, lo que sólo hace que te preguntes... ¿cómo será la industria del fitness en 2023?
Desde que Mark Zuckerburg cambió el nombre de Facebook a Meta, abreviatura de Metaverso, el término ha estado en boca de todos. Pero, ¿qué es exactamente? En pocas palabras, el metaverso es un término general que se refiere a los reinos digitales que pretenden ampliar el mundo real.
Imagina asistir a eventos virtuales, conciertos, reuniones y te harás una idea. Pero el metaverso también incluye interacciones "virtuales" más sencillas, como entrar en las redes sociales y desplazarte por tus noticias.
Aunque no existe un objetivo final definitivo, los científicos están moviendo montañas para intentar que el metaverso sea lo más inmersivo posible mediante el uso de la IA de visión por ordenador, un campo de la inteligencia artificial que entrena a los ordenadores para que den sentido a la información valiosa de las entradas visuales y proporcionen recomendaciones basadas en los datos recopilados.Un elemento crucial de la IA de visión por ordenador en el metaverso es la interoperabilidad. Este término extravagante y ligeramente intimidatorio es básicamente el proceso de transferir sin problemas avatares y objetos digitales de un reino virtual a otro.
Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) en interoperabilidad ya han potenciado el sector sanitario. Por ejemplo, cuando te hagan un TAC, se procesarán, recopilarán y almacenarán grandes volúmenes de datos en una base de datos médica.
Los médicos adoptarán un enfoque diferente, introduciendo manualmente tu información sanitaria en una base de datos. La interoperabilidad se utiliza entonces para integrar estos dos análisis de datos y proporcionar un diagnóstico rápido de la enfermedad.
El mundo se está ahogando en datos. Aunque los datos han sido etiquetados como "el nuevo petróleo", la realidad es que su exceso causa problemas. No todos los datos son iguales. Reunir, organizar y cribar lo que se ha recopilado carcome el reloj.
La computación de borde con detección de objetos nos ha liberado de esta pesada carga de extraer datos lejos del centro de datos principal y hacia los bordes de su arquitectura. Pero, ¿qué es la computación de borde y cómo funciona?
Imagina una órbita de dispositivos técnicos que transmiten datos hacia y desde la base de datos principal. Es mucha información para que la procese. La capacidad de procesamiento rápido de la base de datos se verá obstaculizada, provocando retrasos e interrupciones que degradarán el rendimiento.
Pero con la computación de borde, muchos de estos datos se esparcirán por la periferia. Los algoritmos de aprendizaje automático encargan a cada dispositivo periférico el entrenamiento de un modelo analítico con los datos almacenados localmente.
Cada dispositivo hará su trabajo pesado filtrando los fragmentos de datos más valiosos, que luego se enviarán a la base de datos principal para un análisis holístico. Piensa en un científico que asume un proyecto repleto de investigaciones. En lugar de analizar todos los datos de cada experimento, delega esta responsabilidad en otros investigadores que le informarán con un resumen.
La IA de visión está cambiando el mundo mientras hablamos y los casos de uso de la IA que hemos cubierto aquí son sólo la punta del iceberg. Pero lo que es aún más emocionante es que también puedes aprovechar las maravillas de la IA de visión con nuestra plataforma de despliegue de ML, Ultralytics HUB .
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