En mi labor, las imágenes a menudo no son simplemente fotografías: representan evidencias, indicios, fragmentos de una historia más extensa que necesita ser reconstruida. Ya sea una imagen distorsionada de una cámara de vigilancia, una imagen deteriorada o una imagen capturada de un aparato corrupto, cada componente visual contiene información posible. El desafío radica en que estas imágenes a menudo no alcanzan la perfección. Resolución deficiente, iluminación deficiente, ruido… En ocasiones se manipula lo que aparenta ser poco más que una mancha digital.
Es en este punto donde la inteligencia artificial ha transformado las normas de la partida. No solo se trata de lograr que las imágenes sean “más hermosas”. En el estudio forense, la Inteligencia Artificial contribuye a identificar detalles que podrían pasar inadvertidos a primera vista o con los métodos de procesamiento convencionales. Es capaz de detectar patrones, incrementar la claridad e incluso reconstruir información que carecía de formas que parecían impracticables hace diez años.
En este artículo, te detallaré cómo la Inteligencia Artificial está enfrentando algunos de los desafíos más significativos en problemas vinculados a las imágenes. Desde la identificación de objetos en escenarios deteriorados hasta la optimización de imágenes de baja resolución, exploraremos el funcionamiento de estas tecnologías, los instrumentos que las respaldan y por qué están siendo esenciales en todas las áreas, especialmente en las que la exactitud puede ser la diferencia entre solucionar un caso y llegar a un callejón sin escapatoria.
Entender las dificultades fundamentadas en imágenes
Cuando las personas consideran el análisis de imágenes, frecuentemente perciben algo básico, como ampliar una imagen para visualizar un rostro. De hecho, los desafíos a los que nos enfrentamos son considerablemente más complicados. Las imágenes, particularmente en entornos operativos o de estudio, presentan varios desafíos técnicos e interpretativos.
Clases de dificultades vinculadas a las imágenes
- Reconocimiento de objetos: consiste en instruir a las máquinas a reconocer componentes en una imagen: un modelo de automóvil, un arma o incluso un gesto delicado con la mano. En mi área, la identificación de objetos puede ser la clave para vincular a un sospechoso con una escena o desvincular completamente la relación.
- Clasificación de imágenes: en ocasiones requerimos una rápida clasificación de grandes colecciones de imágenes. La Inteligencia Artificial facilita la categorización de las cosas («esto es una matrícula», «esto es el interior de un vehículo») sin la necesidad de invertir horas en ello de manera manual.
- Segmentación de imágenes: En este caso, segmentamos una imagen en partes relevantes. Considera aislar a un individuo de una multitud o separar las evidencias del caos del núcleo.
- Optimización de imágenes: posiblemente lo más satisfactorio para un analista forense. Es necesario eliminar imágenes de baja calidad, disminuir el ruido y concentrarse en los detalles esenciales para que podamos aprovechar lo que observamos.
Aplicaciones en la vida cotidiana
No solo es un desafío forense, estos problemas aparecen en todos los rincones:
- Sanidad: Los doctores confian en la Inteligencia Artificial para analizar resonancias magnéticas y identificar irregularidades que podrían pasar inadvertidas al ojo humano.
- Vehículos autónomos: los vehículos deben identificar en tiempo real los carriles, las indicaciones de tráfico y los peatones.
- Seguridad y vigilancia: identificación facial, estudio del comportamiento de grupos, identificación de irregularidades… Todo esto es posible gracias a la Inteligencia Artificial empleada en el procesamiento de imágenes.
- Comercio minorista y comercio electrónico: los buscadores visuales tienen la capacidad de escanear la imagen de un producto y indicarte dónde puedes adquirirlo.
En conclusión, los desafíos asociados a las imágenes son tan diversos como los sectores que los afrontan. Lo que los vincula es la exigencia de rapidez, exactitud y un grado de análisis que supera la habilidad humana en sí misma.
La función de la Inteligencia Artificial en el tratamiento de imágenes
En el trabajo de investigación forense, las técnicas convencionales de procesamiento de imágenes poseen sus restricciones. Modificar el brillo, centrar los bordes o eliminar el ruido puede ser útil, pero estos procedimientos no comprenden verdaderamente lo que se encuentra en la imagen, simplemente manipulan píxeles. Es en ese punto donde la Inteligencia Artificial se involucra y modifica las normas del juego.
En marcha: Tecnologías de Inteligencia Artificial
- Aprendizaje automático: fundamentalmente, instruye a una computadora a aprender de los datos en vez de acatar directrices estrictas. Por ejemplo, si se le entregán miles de imágenes etiquetadas de las escenas del delito, comienza a identificar las pruebas.
- Aprendizaje profundo: es en este punto donde las situaciones se vuelven más complejas. Los modelos de aprendizaje profundo, a través de redes neuronales en capas, tienen la capacidad de identificar patrones complejos en las imágenes, como diferenciar una sombra de un objeto firme o distinguir un rostro de un fondo difundido.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): constituyen los auténticos héroes en el estudio de imágenes. Las CNN realizan un escaneo detallado de las imágenes, detectando bordes, texturas y formas, y posteriormente forman una comprensión del todo. Para nosotros, esto podría implicar rescatar un rostro funcional de un fotograma de vigilancia con mala iluminación.
¿Por qué la Inteligencia Artificial genera la diferencia?
- Velocidad y eficiencia: si un ser humano puede necesitar horas para clasificar, la Inteligencia Artificial puede procesarlo en unos minutos.
- Precisión y exactitud: estos sistemas no se agotan ni se desvían. Si están adecuadamente capacitados, pueden identificar detalles delicados que yo podría ignorar a las 2 de la madrugada, tras un turno de 14 horas.
- Automatización de tareas repetitivas: ¿Cómo catalogar manualmente miles de imágenes de pruebas? No, agradezco. La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de etiquetar, categorizar y ordenar a gran escala, lo que me facilita enfocarme en el análisis en vez de en la administración de datos.
En mi opinión, la transformación más significativa ha sido transitar de la mejora estática a la interpretación dinámica. La Inteligencia Artificial no solo realza el aspecto de una imagen, sino que contribuye a descubrir lo que verdaderamente reside en ella.
Paso a paso: la manera en que la Inteligencia Artificial soluciona los problemas de imagen.
Al explicar a colegas de otras disciplinas cómo la Inteligencia Artificial procesa las imágenes, suelo contrastarlo con nuestro método de investigación: recolectamos evidencias, las analizamos, perfeccionamos nuestras conclusiones y procedemos de acuerdo a ello. El método de trabajo de la Inteligencia Artificial no es tan distinto.
- Recolección y tratamiento inicial de datos
Los modelos de Inteligencia Artificial son tan eficaces como los datos que les suministramos. En el procesamiento de imágenes, esto implica la recopilación de miles, en ocasiones millones, de imágenes pertinentes. En situaciones forenses, estas pueden abarcar desde fotografías de la policía hasta fotografías capturadas en la calle. A continuación, el preprocesamiento limpia estos datos: suprime el ruido no pertinente, ajusta el tamaño de las imágenes y, en ocasiones, incluso identifica las características fundamentales (como “cara”, “vehículo”, “arma”).
- Capacitación del modelo
Aquí es donde se lleva a cabo la labor más ardua. Modelos tales como las CNN (para la identificación y categorización), las GAN (para la optimización o reconstrucción de imágenes), e incluso las redes basadas en transformadores se capacitan para identificar patrones y tomar decisiones fundamentadas en lo que han adquirido. Es similar a proporcionar a la Inteligencia Artificial un entrenamiento intensivo en “lo que tiene importancia” en nuestras imágenes.
- Valoración y modificación
Desde el inicio, ningún modelo es perfecto. Analizamos su desempeño a través de imágenes de prueba, evaluamos la exactitud y modificamos los parámetros hasta que llega a un nivel de rendimiento que puede ser aplicado en la vida real. Para un asunto tan sensible como el reconocimiento facial en imágenes de supervisión, incluso un incremento del 1-2 % en la exactitud puede resultar de gran relevancia.
- Aplicación en terreno
Cuando el modelo ha sido ajustado, se incorpora en los flujos de trabajo reales. Esto podría implicar el estudio en tiempo real de las transmisiones de seguridad en directo, la categorización automatizada de exámenes digitales o los instrumentos de imágenes médicas empleados por los radiólogos.
En términos prácticos, este procedimiento no solo acelera el procedimiento, sino que mejora la calidad de los datos que podemos obtener. Para mí, esto podría implicar reconocer el patrón de vestimenta de un sospechoso basándose en un vídeo apenas usable o aclarar una imagen de manera suficiente para ser admitida en un juicio.
Procedimientos y algoritmos
La Inteligencia Artificial no es una herramienta única, sino un conjunto de métodos, cada uno idóneo para una clase distinta de problema de imagen. Al decidir qué usar, reflexiono sobre el propósito final: ¿Estoy intentando reconocer algo? ¿Separar componentes? ¿Ampliar los detalles? Cada interrogante dirige a un algoritmo distinto.
Algoritmos habituales empleados en el procesamiento gráfico de imágenes
- Identificación de imágenes:
- ResNet: perfecto para reconocer objetos en imágenes complejas, frecuentemente empleado para el reconocimiento facial o la rotulación de exámenes.
- YOLO (You Only Look Once): un instrumento esencial para la identificación en tiempo real. Por ejemplo, para identificar armas u objetos poco comunes en transmisiones de seguridad en vivo.
- Segmentación de fotografías:
- U‐Net: Creado para una precisión en la segmentación. En el sector de la salud, se emplea para definir las fronteras de los tumores; en el contexto forense, puede contribuir a aislar a un sospechoso en un lugar con mucha concurrencia.
- Mask R‐CNN: Incrementa la detección al establecer límites a escala de píxeles alrededor de los objetos, lo cual es beneficioso para el estudio minucioso de escenas.
- Optimización de imágenes:
- Técnicas de superresolución: Incrementan la nitidez de las imágenes de resolución reducida, lo cual es muy beneficioso al manipular imágenes de cámaras de vigilancia de alta resolución.
- Optimizadores basados en GAN: Las redes generativas adversarias tienen la capacidad de reconstruir detalles ausentes o eliminar imágenes más allá de lo que las herramientas convencionales pueden lograr.
Métodos convencionales en comparación con métodos basados en Inteligencia Artificial
| Métodos Convencionales |
Métodos basados en IA |
| Emplean filtros y reglas matemáticas |
Aprenden el contexto |
| Manipulan píxeles (enfocar bordes, ajustar contraste) |
Comprenden los píxeles e interpretan contenido |
| Confiables pero con restricciones |
Potentes pero demandantes en recursos |
En mi opinión, generalmente se alcanzan los mejores resultados con flujos de trabajo mixtos, que fusionan la confiabilidad de las técnicas convencionales con la flexibilidad de la Inteligencia Artificial.
Marcos y herramientas de Inteligencia Artificial comunes para el procesamiento de imágenes
Cuando te encuentras inmerso en un caso forense, las herramientas correctas pueden tener un impacto significativo. Algunas están concebidas específicamente para la investigación, otras para su aplicación en el ámbito empresarial y unas pocas son lo suficientemente adaptables para satisfacer ambos contextos. Esto es lo que observo con mayor regularidad en trabajos de procesamiento de imágenes de gran envergadura:
- TensorFlow: Un poderoso motor de software libre creado por Google. Aprecio la creación e implementación de modelos complejos de aprendizaje profundo, particularmente cuando requiero personalizar una red neuronal convolucional para tareas concretas, como la identificación de patrones en imágenes de prueba.
- OpenCV: Una de las bibliotecas con mayor versatilidad en el campo de la visión artificial. Desde siempre ha existido y continúa siendo crucial para el preprocesamiento, desde la sencilla identificación de bordes hasta el monitoreo de movimiento más sofisticado. Frecuentemente la fusiono con marcos de aprendizaje profundo cuando requiero un manejo de imágenes tradicional y confiable.
- PyTorch: Una de las predilecciones en los ámbitos de la investigación. Es intuitivo, versátil y óptimo para la elaboración ágil de prototipos. Si estoy probando nuevas arquitecturas de modelos o intentando obtener resultados rápidos para un caso, PyTorch generalmente me asiste en obtenerlos de manera más eficiente.
- Google Cloud Vision y AWS Rekognition: Estas herramientas de nivel corporativo son extremadamente eficaces para proyectos de gran magnitud. Se ocupan de labores como la categorización de fotografías, la identificación de personas y la rotulación de objetos de gran envergadura, lo que las convierte en ideales para agencias que administran grandes bases de datos de pruebas o feeds de monitorización en tiempo real.
- MATLAB y Scikit-image: MATLAB continúa conservando su lugar en los entornos académicos e industriales, particularmente para quienes optan por un ambiente más orientado para el análisis de imágenes. Scikit-image, una librería de Python, es ligera pero asombrosamente apta para proyectos de tamaño reducido y particular.
Casos de aplicación concretos del sector
El tratamiento de imágenes mediante Inteligencia Artificial no es meramente teórico, está revolucionando los procesos laborales en diversos sectores. A continuación se presentan algunos ejemplos donde he observado un efecto medible:
- Salud: identificación de tumores mediante resonancias magnéticas
Ahora, los radiólogos confian en modelos de Inteligencia Artificial entrenados con millones de escáneres para identificar irregularidades como los tumores. Algoritmos como U‐Net tienen la capacidad de delinear áreas sospechosas, frecuentemente identificando patrones delicados imperceptibles para la vista humana. No reemplaza al radiólogo, sino que le brinda un par de ojos extra, más precisos e imperceptibles.
- Comercio minorista: exploración visual y sugerencias
Los comerciantes minoristas emplean la búsqueda visual basada en Inteligencia Artificial para que los clientes puedan cargar una imagen y hallar productos parecidos de inmediato. Esta misma tecnología se utiliza en la administración de inventarios, etiquetando y organizando de manera automática grandes bibliotecas de productos, lo cual ahorra numerosas horas de labor manual.
- Automoción: Tecnología de la visión artificial en vehículos autónomos
Los automóviles autónomos utilizan la Inteligencia Artificial para identificar carriles, reconocer señales de tránsito y eludir obstáculos. Algoritmos como YOLO y ResNet manejan las imágenes capturadas por las cámaras en tiempo real y realizan elecciones en fracciones de segundo para asegurar la protección de los pasajeros.
- Seguridad: Reconocimiento de rostros y identificación de riesgos
Las herramientas de vigilancia basadas en Inteligencia Artificial tienen la capacidad de seguir a individuos desde diversos puntos de vista de la cámara, identificar conductas atípicas o incluso identificar objetos escondidos. En mi universo, estas herramientas facilitan el análisis de cientos de imágenes, separando los instantes que verdaderamente son significativos.
Dificultades en la aplicación de la Inteligencia Artificial para problemas vinculados a imágenes
A pesar de todos sus beneficios, la Inteligencia Artificial no representa una respuesta milagrosa. En realidad, a medida que trabajo más con estos sistemas, me doy cuenta de la importancia de pensar y tener precaución.
- La calidad y volumen de los datos
La Inteligencia Artificial se alimenta de conjuntos de datos enormes y de excelente calidad. En el estudio forense, esto representa un desafío significativo, dado que no siempre contamos con miles de fotografías limpias y correctamente etiquetadas para entrenar un modelo. En ocasiones, la información puede ser confusa, incompleta o sesgada hacia ciertos grupos demográficos, lo cual impacta directamente en el desempeño.
- Recursos de computación
La formación de modelos de aprendizaje profundo demanda una gran cantidad de recursos. Es necesario un hardware robusto (GPU de alta gama, amplia memoria y, en ocasiones, clústeres completos) para el procesamiento y la reformación de estos modelos. Esto resulta inviable para todos los laboratorios, departamentos o compañías, en particular cuando se ajustan los presupuestos.
- Evaluaciones éticas
Aquí es donde la situación se vuelve aún más compleja:
- Sesgo: cuando un modelo de inteligencia artificial se capacita con datos sesgados, genera resultados sesgados. Esto representa un serio desafío en el reconocimiento facial, donde ciertos sistemas continúan siendo más eficientes con ciertos grupos demográficos que con otros.
- Privacidad: La implementación de la Inteligencia Artificial en la supervisión o en fotografías personales genera inquietudes legítimas respecto a la privacidad. Incluso con permiso jurídico, la distinción entre la investigación legítima y la infiltración es muy estrecha.
Beneficios y desventajas de la Inteligencia Artificial para el procesamiento de imágenes
Tras un largo periodo de trabajo con estos sistemas, he determinado que la Inteligencia Artificial no representa ni una solución milagrosa ni un peligro para el análisis “auténtico”: es un instrumento y, al igual que cualquier otro instrumento, posee sus beneficios e inconvenientes.
Beneficios
- Alta precisión: Los modelos de Inteligencia Artificial debidamente entrenados son capaces de identificar detalles que podrían ser ignorados, particularmente en imágenes de baja calidad o complejas.
- Automatización: La Inteligencia Artificial se ocupa de las labores repetitivas y que demandan gran cantidad de tiempo (etiquetado, clasificación, mejora), lo que permite a los especialistas humanos enfocarse en análisis de mayor profundidad.
- Escalabilidad: ya sean miles de imágenes de productos o meses de imágenes de supervisión, la Inteligencia Artificial maneja datos a una escala que los humanos simplemente no pueden llegar.
Inconvenientes
- Costos elevados: Desde el hardware hasta los costos de computación en la nube, el obstáculo económico para los sistemas de IA sólidos es considerable.
- Dependencia de los datos: Un entrenamiento deficiente o insuficiente conlleva, de manera sencilla, a resultados negativos.
- Dilemas éticos: el sesgo en los modelos, la propiedad incierta de las imágenes mejoradas con Inteligencia Artificial y las inquietudes acerca de la privacidad convierten cada proyecto en un acto de balance.
Futuras tendencias en Inteligencia Artificial y procesamiento de imágenes
La Inteligencia Artificial para el procesamiento de imágenes progresa velozmente, más rápido de lo que podemos seguir la mayoría de nosotros. A continuación, presento mi perspectiva de la evolución futura, fundamentándome en las herramientas y estudios que están emergiendo en el presente:
- Redes adversarias generativas (GAN) en desarrollo:
Las GAN ya poseen una gran capacidad para mejorar y reconstruir imágenes, sin embargo, las versiones más actualizadas están potenciando la habilidad de añadir de manera realista la información que se requiere. Para la labor forense, esto podría implicar la reconstrucción de imágenes parcialmente deterioradas o dañadas de manera aceptable y práctica.
- Aprendizaje a través de la transferencia:
En vez de formar modelos desde el inicio, el aprendizaje por transferencia nos facilita la adopción de modelos ya entrenados y su adaptación a tareas concretas, lo que acelera el proceso y disminuye los gastos. Esto permite que la Inteligencia Artificial sea más accesible para las organizaciones de menor tamaño que no pueden sufragar los costosos procesos de capacitación.
- Los transformadores visuales (ViT):
Los transformadores han transformado la manera en que se procesa el lenguaje natural y están realizando lo mismo con las funciones visuales. Los ViT están evidenciando su habilidad particular para entender el contexto de imágenes en su totalidad, lo que puede ser útil en contextos como la reconstrucción de escenas o la identificación de irregularidades delicadas en imágenes complejas.
- Aplicaciones de mayor alcance:
Espero que el análisis de imágenes mediante Inteligencia Artificial se extienda a áreas que actualmente apenas estamos abordando, desde la vigilancia ambiental (monitorización de la deforestación mediante imágenes satelitales) hasta la asistencia humanitaria (reconocimiento de daños por catástrofes en tiempo real).
Conclusión Final
Trabajar con imágenes siempre ha implicado reconstruir relatos parciales, ya sea un doctor realizando un diagnóstico basándose en una exploración, un vehículo transitando por las calles de la ciudad o, en mi situación, examinando evidencias. La Inteligencia Artificial no ha reemplazado ese deseo humano de entender e interpretar, pero ha transformado drásticamente la manera en que lo tratamos.
Con la Inteligencia Artificial, tenemos la capacidad de manejar montañas de datos visuales en tan solo unos minutos, identificar detalles que normalmente ignoraríamos y enfrentar problemas que anteriormente se pensaban inalcanzables. Sin embargo, también presenta desafíos: la tecnología demanda información de alta calidad, recursos significativos y un cuidado constante de los límites éticos.
Frente al futuro, no considero que la Inteligencia Artificial vaya a suprimir al ser humano del proceso. La percibo como un incremento de fuerzas, que potencia nuestra habilidad para percibir, entender y tomar medidas sobre lo que se oculta en los píxeles. Tanto si te enfocas en la medicina forense, la medicina o cualquier otra disciplina que requiera de imágenes, es importante mantener un seguimiento constante de la evolución de estas herramientas, ya que ya no solo nos asisten, sino que están transformándose en un componente esencial de nuestro método de trabajo.