IA y Computer Vision

Inteligencia Artificial y visión por ordenador: la automatización de tareas complejas de tratamiento de imágenes y videos para el mantenimiento, la seguridad, la salud, el comercio, el medio ambiente…
AI et computer vision

Valorizar su patrimonio visual, explotar hasta el menor píxel

Cada año desde 2012, ven la luz nuevos modelos de visión por ordenador cada vez más eficaces, basados en redes de neuronas convolutivas o transformers. Sin embargo, muchas de esas arquitecturas se conciben únicamente para incrementar el rendimiento, sin consideración de un contexto operativo o de una limitación industrial.

Nuestro valor añadido:
la integración del conocimiento profesional.

La IA y el Computer Vision según Scalian

Nuestro enfoque

La importancia de estar al día

El sector tecnológico de la Inteligencia Artificial, y más particularmente el de la visión por ordenador, evoluciona muy rápidamente. Como Centro de Excelencia, nos esforzamos por garantizar los métodos más eficaces de cara a especificidades de los casos de usos que encontramos.

Para ello:

Efectuamos vigilancia técnica y somos parte integrante de actividades de I+D en el seno del grupo, en partenariado con la entidad Lab Innovation Scalian o en colaboración con el mundo académico (en particular con el instituto ANITI y el proyecto DEEL). Mediatizamos las producciones de estos partenariados por medio de artículos, de seminarios y de conferencias a lo largo de todo el año.

Los proyectos que proponemos integran lo antes posible una parte dedicada al estado del arte, que tiene lugar cuando las necesidades y limitaciones se han identificado y los datos se han explorado, para identificar las soluciones más recientes compatibles con las limitaciones precisas del caso de uso.

Durante nuestras pruebas de conceptos, cuestionamos nuestros conocimientos y arquitecturas, y adaptamos las arquitecturas que proponemos respecto al estado del arte.

Nuestro equipo se compone mayoritariamente de doctores, para garantizar nuestra aptitud para interactuar con el estado del arte de la investigación.

Los casos de usos de la Computer Vision

La visión artificial combinada con la inteligencia artificial permite direccionar un conjunto de funciones complejas, para las que Data Consulting ha sabido desarrollar una sólida competencia :

La clasificación: seleccionar las imágenes en diferentes categorías. Selección automática de productos, medicamentos, verduras según la imagen de estos. A título de ejemplo, Data Consulting ha tenido la oportunidad de ilustrarse en los siguientes temas:

  • Seleccionar el tipo de carretera en trayectos recorridos por un vehículo para elaborar su perfil de empleo con una finalidad de mantenimiento predictivo.
  • Detectar imágenes de productos indeseables en una market place para un e-comerciante, con el fin de no permitir a los usuarios vender armas y drogas.
  • Diferenciar entre imágenes de productos sobre fondo blanco e imágenes de productos en situación, a las que se han añadido bordes blancos, para uniformizar automáticamente esas imágenes.
  • Seleccionar imágenes de vehículos militares entre imágenes SAR, modelo creado por medio de imágenes generadas por un simulador Scalian (cf página CEN Simulation).

La detección de elementos de interés en las imágenes. Hemos realizado los siguientes proyectos de detecciones:

  • Detecciones automáticas de humanos, animales y vehículos embarcados en drones voladores para asegurar la suelta de sensores. Detección efectuada simultáneamente en imágenes oblicuas y nadir, en visible e infrarrojos.
  • Detección automática y en tiempo real de paso de trenes, para permitir el análisis rápido por los operadores de las secuencias de trenes en videos de vigilancia.
  • Detección de defectos en paneles solares desde imágenes térmicas.

El tracking: detectar y seguir uno o varios objetos de interés en videos. Por ejemplo, en este contexto hemos trabajado en:

  • Detección de depósitos salvajes de basuras en videos de vigilancia.
  • Análisis automático de tráfico: volumen, velocidad media, a través del seguimiento de vehículos en videos de drones.

La segmentación: o la división de zonas precisas de píxeles de interés en la imagen. Por ejemplo, saber determinar diferentes tipos de suelos, medios o viviendas en imágenes de satélites; o por otro lado poder encuadrar personas u objetos de interés en fotos y videos. A ese título, nuestro equipo ha trabajado en la aplicación siguiente:

  • Determinación del número de árboles cortados y amontonados en un contexto silvícola. La determinación del volumen de madera recogida es entonces posible mediante encuadre de los leños en las imágenes.

Nuestro método 

Auditar y evaluar los casos de usos

Antes de lanzarse en la integración de una IA, es primordial evaluar su pertinencia. La posición de líder de rendimiento de los métodos de Deep Learning en numerosos casos de tratamiento de la imagen no implica que deban aplicarse sistemáticamente a todos los casos de uso. Por otro lado, incluso en los casos en que el Deep Learning resulte ser la mejor elección, es necesario aceptar que todas sus aplicaciones no van a proporcionar obligatoriamente el mismo valor, ni ser aceptadas de la misma forma por su usuario.

Después de 6 años de existencia y de aplicaciones en un vasto panel de ámbitos de uso, somos capaces de ayudarle a identificar, evaluar y precisar su necesidad. A raíz de nuestra auditoría, obtendrá usted un cuadro de lectura que le permita evaluar la factibilidad, la viabilidad y la aceptabilidad de las aplicaciones de la IA a sus casos de usos, así como nuestras preconizaciones sobre los pasos a seguir, los enfoques pertinentes y no pertinentes. Si la IA no es la solución más adaptada teniendo en cuenta su necesidad y esas limitaciones, le explicaremos por qué.

Integrar sus limitaciones

Tenemos la competencia y la experiencia necesaria para identificar e integrar sus exigenciaas en las soluciones que ponemos en marcha, ya sean exigencias funcionales, hardware, de rendimientos…

***Tiempo real o embarcado, ¡ya lo hemos hecho!***

Scalian se compromete a considerar el contexto industrial específico antes de la búsqueda delirante del rendimiento. Tanto antes, mediante la elección del enfoque y la definición de la arquitectura, como después, mediante la presentación de las salidas de la IA y la evaluación de sus resultados. Si por ejemplo el índice de falso positivo es crítico para su aplicación profesional, los resultados de los modelos que proponemos deberán reflejarlo.

Hacia una IA más transparente

Uno de los riesgos de las soluciones basadas en la IA es el efecto «caja negra», cuando no tiene usted visibilidad sobre la manera en que funciona la solución que proponemos, sus límites y, por tanto, la confianza que le puede usted conceder. Para evitarlo, minimizamos este efecto mediante varios incentivos:

  • Nuestra metodología de proyecto, basada en un funcionamiento ágil, propone una comunicación frecuente y ritualizada con sus expertos, en la que exponemos y vulgarizamos lo que hemos hecho y lo que vamos a hacer, a lo largo de todo el proyecto. Así, al final del proyecto, sus expertos tienen una mejor visión de la solución, como habiendo seguido todas las etapas y decisiones que han llevado a su realización. Además, esos intercambios permiten garantizar que la solución realizada integre bien las exigencias que usted tenga.
  • Cuando es posible, proponemos, al principio del proyecto, una o varias reuniones de aculturación, durante las que vamos a vulgarizar la IA y los métodos que pensamos utilizar para el proyecto.
  • Nuestro equipo está fuertemente implicado en trabajos de investigación fundamentales sobre temas como la explicabilidad de los modelos de IA y trabajamos en la integración de métodos de explicabilidad o de evaluación de la robustez de nuestros modelos.

Las garantías de una sociedad de servicio más grande

Innovación nunca debe ser sinónimo de calidad reducida del código de la solución entregada. Para garantizarlo, nuestro equipo integra y saca provecho de la Digital Factory de Scalian: un equipo de producción de soluciones informáticas de más de 40 expertos. De esta forma, prestamos una atención particular a la calidad de nuestro código y nuestros entornos, así como a la modularidad de lo que producimos, de forma que se faciliten eventuales actualizaciones o entrenamientos de las IA que proponemos.

Ello nos proporciona también los recursos necesarios para ofrecer la capacidad de entrenar IA complejas con nuestros recursos, en local o en cloud. Nuestro equipo es pluridisciplinar e integra directamente las diferentes actividades necesarias para todas las etapas de un proyecto IA. Ello nos permite llevar a cabo un desarrollo fluido de los proyectos, implicando lo antes posible a todos los actores necesarios.

Acompañar su aumento de competencia en la IA

Ya desee usted montar proyectos internos en visión por ordenador, aculturarse, formar a sus expertos, o incluso luchar contra los miedos y reticencias de cara a la utilización de la IA, Scalian se propone ayudarle mediante:

La formación.
Proponemos un pequeño número de formadores experimentados, con formaciones a medida o existentes, sobre ámbitos como Python, el machine learning, el deep learning, el tratamiento del lenguaje natural, etc. Hemos intervenido tanto para grandes grupos privados (Orange, Renault Lab…) como en medio académico (Enac, Ynov, Enseirb-Ensc…).

La consultoría:
Encuentre e intercambie
con uno de nuestros expertos para asegurar el lanzamiento de sus futuros proyectos, respaldar la competencia de sus propios equipos, o enderezar un proyecto en dificultad.

La competencia:
Por paquete a precio fijo o lo más cerca de sus equipos, ponemos a disposición toda nuestra competencia para la concepción y el desarrollo de soluciones innovadoras.

Libere su potencial con Scalian

Formar parte de Scalian es únirse a mujeres y hombres apasionados. Desarrolle su personalidad en una organización en la que la profesionalidad y el espíritu empresarial van de la mano de la amabilidad y el cuidado.

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