Aplicaciones de MATLAB en Inteligencia Artificial: Potenciando el Análisis y la Innovación
La inteligencia artificial (IA) en sí misma no es la conversación más reciente o innovadora que se está presentando hoy en día, sin embargo, si lo es la gran cantidad de alcances y capacidades que se están dando haciendo uso de la misma, ya que representa un campo en constante evolución que está transformando diversas industrias y disciplinas, desde el procesamiento de imágenes hasta el aprendizaje automático y la visión por computadora.
Sin embargo, para lograr la transformación de tecnologías, es necesario emplear herramientas que posibiliten la integración de todas sus capacidades, por lo que MATLAB ofrece un entorno poderoso y versátil para desarrollar y desplegar soluciones de IA. En este artículo, exploraremos cómo la inteligencia artificial con ayuda de las aplicaciones más fascinantes de MATLAB en el ámbito de la visión artificial logran llevar estas tecnologías a otro nivel.
Visión Artificial con MATLAB: potenciando el mundo de las Imágenes Inteligentes
En la era de la visión artificial, los ingenieros y científicos han aprovechado herramientas y mecanismos sofisticados para extraer información valiosa de imágenes y videos. Sin embargo, es con la integración de la inteligencia artificial que estas capacidades alcanzan nuevos niveles. La inteligencia artificial, en particular el Deep Learning (DL), se ha convertido en un componente esencial para mejorar los resultados en este campo.
DL, una rama de la inteligencia artificial, utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender y extraer patrones complejos de datos. Estas redes, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, son capaces de analizar datos de manera más profunda y proporcionar resultados más precisos y significativos que los métodos convencionales.
En este panorama, MATLAB emerge como una herramienta fundamental por su capacidad para facilitar el entrenamiento de redes neuronales y el desarrollo de sistemas. Gracias a sus aplicaciones interactivas que le permiten ir explorar diferentes flujos de trabajo sin necesidad de programar como MATLAB Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos y herramientas para diseñar, entrenar, validar y desplegar redes neuronales profundas. Incluye soporte para redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y otros tipos de arquitecturas de redes neuronales,
Figura 1. Aplicaciones disponibles con MATLAB Deep Learning Toolbox
o MATLAB Computer Vision Toolbox que contiene herramienta para el procesamiento de imágenes y visión computacional, incluyendo funciones para la detección, seguimiento de objetos y extracción de características,
Figura 2. Aplicaciones disponibles con MATLAB Computer Vision Toolbox
Con estas herramientas, incluso aquellos que no son expertos en programación pueden explorar una amplia gama de modelos y experimentar con diferentes enfoques y seguir un flujo de trabajo que les permita llegar a sus objetivos a través de sus etapas, desde la preparación de los datos, entrenamiento del modelo o utilización de un modelo preestablecido, la visualización y exploración de los modelos y la toma de decisiones hasta llegar al despliegue de un sistema.
Figura 3. Flujo de trabaja de procesamiento de imágenes y visión artificial con Deep learning.
Ya en esta etapa, junto con otras herramientas, comenzó la implementación de MATLAB por su interfaz fácil de usar y capacidades de generación de código, el equipo de Schmidt desarrolló algoritmos y flujos de trabajo para optimizar los procesos de simulación. Redujeron la complejidad computacional mediante técnicas como la poda de redes y la cuantización, mejorando significativamente la velocidad de la simulación sin sacrificar la precisión.
Figura 4. Flujo de trabajo para calcular la turbulencia y la combustión.
Sin embargo, más allá de las simulaciones de motores, con las diversas aplicaciones de IA que existen, se busca aprovechar el aprendizaje automático para predecir la dinámica de fluidos complejos, revolucionar los procesos de diseño, facilitando tecnologías más eficientes y sostenibles para el futuro.
En resumen, las aplicaciones de MATLAB en inteligencia artificial son variadas y poderosas gracias a un entorno flexible y rico en funcionalidades que ofrece MATLAB que permite a los profesionales de todos los ámbitos desarrollar soluciones innovadoras y avanzadas en el campo de la inteligencia artificial. Con su combinación de facilidad de uso y potencia computacional, MATLAB continúa siendo una herramienta indispensable para aquellos que buscan explorar y aprovechar el potencial de la IA en sus proyectos y aplicaciones.
Referencias
https://la.mathworks.com/company/mathworks-stories/speeding-up-engine-development-with-deep-learning.html
https://la.mathworks.com/solutions/deep-learning/ai-computer-vision.html
https://la.mathworks.com/products/deep-learning.html
https://la.mathworks.com/products/computer-vision.html
