Explorando sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal en 2025

13 de junio de 2025

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Un sistema de visión artificial con modelo de lenguaje neuronal combina redes neuronales que procesan la visión y el lenguaje para crear inteligencia artificial avanzada. Estos sistemas ayudan a las computadoras a ver imágenes, comprender texto y conectar información. En 2025, el mercado de la IA y el procesamiento del lenguaje natural superará los 244 53 millones de dólares y los XNUMX XNUMX millones de dólares, con un rápido crecimiento.

Métrico	Value alto	Notas
Tamaño del mercado de IA en 2025	US $ 244.22 billones	Tamaño de mercado proyectado
Tamaño del mercado de PNL en 2025	US $ 53.42 billones	Tamaño de mercado proyectado
Volumen de datos sin explotar	120 zettabytes	Datos disponibles para modelos de IA

Estos sistemas permiten a las industrias utilizar la IA de visión y lenguaje para tomar decisiones en tiempo real, crear robots más inteligentes y ofrecer mejores servicios. Los modelos neuronales ahora ayudan a procesar grandes cantidades de datos y ofrecen una amplia gama de usos. Los lectores pueden esperar que estos avances transformen la vida cotidiana y los negocios de nuevas maneras.

Puntos clave

Los sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal combinan la comprensión de imágenes y texto para ayudar a las computadoras a ver y leer como los humanos.
Estos sistemas utilizan redes neuronales potentes y transformadores para procesar datos visuales y lingüísticos en conjunto para tareas como subtitular imágenes y responder preguntas.
Industrias como la atención médica, la manufactura y las empresas utilizan estos modelos para mejorar la precisión, la velocidad y la toma de decisiones.
Las tecnologías cotidianas como los teléfonos inteligentes, las cámaras de seguridad y los robots se benefician de los modelos de lenguaje de visión para hacer la vida más fácil y segura.
Aún quedan desafíos para lograr que estos sistemas sean sólidos y justos, pero las investigaciones y los esfuerzos éticos en curso apuntan a mejorar su confiabilidad y reducir los sesgos.

Modelos de lenguaje de visión

Definición

Modelos de lenguaje de visión Combinan el poder de la comprensión visual y lingüística. Estos modelos utilizan el aprendizaje automático para conectar lo que ven en una imagen con lo que leen o escuchan en un texto. Un modelo de visión y lenguaje puede observar una imagen y describirla con palabras. También puede responder preguntas sobre una imagen o encontrar objetos en una escena. Este tipo de modelo utiliza tanto la visión artificial como el procesamiento del lenguaje para resolver problemas que requieren ambas habilidades. Muchos sistemas de IA en 2025 utilizarán estos modelos para ayudar a las computadoras a comprender el mundo de forma más parecida a como lo hacen los humanos.

Características principales

Los modelos de lenguaje de visión tienen varias características importantes:

Entrada multimodalEl modelo puede tomar imágenes y texto como entrada. Aprende simultáneamente de los datos visuales y del lenguaje.
Razonamiento visualEl modelo puede observar una imagen y comprender lo que sucede. Puede conectar pistas visuales con el lenguaje para responder preguntas o dar explicaciones.
Subtítulos de imágenesEl modelo puede crear una oración que describe lo que ve en una imagen. Esto ayuda a los sistemas de IA a hablar de las imágenes de forma comprensible para las personas.
Respuesta Visual a PreguntasEl modelo puede responder preguntas sobre una imagen. Por ejemplo, puede mirar una foto y decir de qué color es un coche o cuántas personas hay.
Búsqueda intermodalEl modelo puede encontrar imágenes mediante una consulta de texto o texto a partir de una imagen. Esto facilita la búsqueda rápida en bases de datos grandes.

Nota: Los modelos de lenguaje de visión utilizan aprendizaje automático Para mejorar con el tiempo. Aprenden de millones de imágenes y ejemplos de texto. Esto les permite comprender mejor la información visual y lingüística.

Los modelos de lenguaje visual desempeñan un papel fundamental en la IA. Ayudan a las computadoras a ver, leer y comprender simultáneamente. Estos modelos facilitan numerosas tareas de la visión artificial, como la detección de objetos y la clasificación de imágenes. También ayudan con tareas lingüísticas como la traducción y el resumen. En 2025, los modelos de lenguaje visual seguirán influyendo en la interacción de los sistemas de IA con el mundo.

Sistema de visión artificial con modelo de lenguaje neuronal

Arquitectura

Un sistema de visión artificial con modelo de lenguaje neuronal utiliza una arquitectura especial que integra la visión y el lenguaje. En esencia, estos sistemas utilizan redes neuronales Los transformadores ayudan al modelo a gestionar imágenes y texto. El sistema comienza con un codificador de visión. Este codificador, como CLIP o EVA, toma una imagen y la convierte en un conjunto de representaciones visuales. Estas representaciones visuales capturan detalles importantes de la imagen, como formas, colores y objetos.

A continuación, el sistema utiliza un modelo de lenguaje extenso. Este modelo trabaja con la información del codificador de visión y conecta los datos visuales con palabras y oraciones. Este proceso ayuda al modelo a comprender lo que sucede en la imagen y su relación con el lenguaje. El modelo transformador actúa como puente entre las partes visual y lingüística, permitiendo que el sistema procese conjuntamente los datos visuales y textuales.

Los investigadores han descubierto que el uso de codificadores de visión potentes, como CLIP-ViT-L-336px, mejora el rendimiento de estos sistemas. Cuando el codificador de visión proporciona mejores detalles visuales y semánticos, el modelo de lenguaje completo puede establecer conexiones más precisas entre imágenes y texto. El modelo EVE demuestra que añadir supervisión a la representación visual y alinearla con los conceptos del lenguaje ayuda al sistema a aprender más rápido y a tener un mejor rendimiento. Si bien los codificadores de visión completos pueden ser difíciles de implementar, proporcionan al sistema de visión artificial del modelo de lenguaje neuronal un mejor reconocimiento y comprensión visual.

Nota: Las redes neuronales y los modelos de transformadores trabajan juntos en estos sistemas. Permiten que el modelo aprenda simultáneamente de imágenes y lenguaje.

Procesamiento multimodal

El procesamiento multimodal significa que el sistema puede gestionar más de un tipo de datos. En un sistema de visión artificial con modelo de lenguaje neuronal, el modelo toma imágenes y texto como entrada. El codificador de visión procesa la imagen, mientras que el modelo de lenguaje completo procesa el texto. El modelo de transformador combina estos dos flujos de información. Esto permite al sistema resolver tareas complejas que requieren habilidades visuales y lingüísticas.

Por ejemplo, el modelo puede observar una imagen y responder preguntas sobre ella. También puede generar un pie de foto o encontrar una imagen que coincida con una descripción textual. Estas tareas utilizan técnicas de IA multimodal. El sistema aprende de datos visuales y textuales, lo que lo hace más inteligente y flexible.

Los investigadores utilizan diversos parámetros para evaluar el funcionamiento de estos sistemas. La siguiente tabla muestra algunas categorías y conjuntos de datos comunes:

Categoría:	Descripción	Conjuntos de datos de ejemplo
Comprensión de textos visuales	Evalúa la capacidad de los modelos para extraer y comprender textos dentro de componentes visuales.	TextoVQA, DocVQA
Interacción robótica	Utiliza la evaluación basada en simuladores para evaluar agentes impulsados por VLM en robótica y la interacción humano-robot.	Hábitat, Gibson, iGibson
Interacción humano-robot	Evalúa la cognición, la adaptación y la comprensión de las intenciones en la colaboración multimodal humano-robot.	MUTEX, LaMI, vlm-Social-Nav
Conducción autónoma	Puntos de referencia para el reconocimiento de objetos, la navegación, la planificación y la toma de decisiones en escenarios de conducción	VLPD, MotionLM, DiLU, DriveGPT4

Estos puntos de referencia ayudan a los investigadores a comprobar si el sistema de visión artificial del modelo de lenguaje neuronal puede comprender tanto imágenes como texto. Utilizan métricas automáticas para comprobar si el modelo proporciona respuestas correctas. En robótica, los puntos de referencia basados en simuladores ayudan a generar datos de entrenamiento cuando es difícil obtener datos del mundo real. Si bien estas pruebas se centran en el diseño y el alcance de las tareas, demuestran que los sistemas de IA multimodales pueden afrontar numerosos desafíos del mundo real.

IA multimodal Combina visión, lenguaje y aprendizaje automático. Esta combinación ayuda al sistema a comprender el mundo con mayor profundidad. Las redes neuronales y los modelos de transformadores permiten que el sistema aprenda tanto de imágenes como de texto. Por ello, los sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal desempeñan un papel fundamental en la IA moderna. Facilitan tareas de procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y robótica. Estos sistemas cobran cada vez mayor importancia a medida que los modelos de visión artificial y la IA multimodal avanzan.

Aplicaciones de IA

Uso industrial

Muchas industrias ahora utilizan modelos de lenguaje de visión para mejorar su trabajo. El sector sanitario es líder en la adopción de estos sistemas. Los hospitales utilizan... redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo Para el diagnóstico de enfermedades y el análisis de imágenes. Los médicos confían en estas herramientas para encontrar patrones en radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. Estos modelos muestran alta precisión y exactitud. Ayudan a los médicos a detectar enfermedades de forma temprana y a tomar mejores decisiones. Los departamentos de radiología, cardiología y oncología se benefician de estos avances. La documentación clínica también mejora a medida que la inteligencia artificial ayuda a organizar y resumir los historiales clínicos de los pacientes.

Las empresas manufactureras utilizan IA basada en visión Para inspeccionar productos. Cámaras y sensores capturan imágenes de los artículos en las líneas de montaje. El sistema detecta defectos en tiempo real. Por ejemplo, YOLOv8 detecta fallas a partir de imágenes de cámaras de alta resolución. Este proceso reduce errores y ahorra tiempo. Las fábricas también utilizan datos visuales y térmicos para detectar problemas difíciles de detectar. Estos sistemas funcionan en dispositivos periféricos, como pequeños ordenadores en la planta de producción. Ayudan a las empresas a mantener la calidad y la seguridad.

La IA empresarial utiliza modelos de lenguaje de visión para gestionar grandes cantidades de datos. Las empresas utilizan estos modelos para el análisis de documentos y la predicción de riesgos. La IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño facilitan las evaluaciones de tecnologías sanitarias. Facilitan la revisión de la literatura científica y el análisis de la evidencia del mundo real. Las empresas utilizan estas herramientas para tomar mejores decisiones y optimizar sus servicios. Sin embargo, los expertos señalan que estas aplicaciones requieren una evaluación minuciosa. Cuestiones como la validez científica, el sesgo y las preocupaciones regulatorias siguen siendo importantes.

Nota: Los modelos de lenguaje de visión siguen evolucionando. Ofrecen nuevas posibilidades para la atención médica, la manufactura y la IA empresarial. Estos sistemas ayudan a las personas a trabajar con mayor rapidez y precisión.

Impacto cotidiano

Los modelos de lenguaje visual ahora influyen en muchos aspectos de la vida cotidiana. Las personas usan estos sistemas sin siquiera darse cuenta. Los teléfonos inteligentes utilizan inteligencia artificial visual para organizar fotos y sugerir etiquetas. Las aplicaciones utilizan subtítulos para describir imágenes para personas con discapacidad visual. Esto hace que la tecnología sea más accesible.

En el transporte, las cámaras para salpicadero con inteligencia artificial (IA) detectan vehículos robados. Estos dispositivos funcionan con hardware de bajo coste y emiten alertas en tiempo real. Las cámaras de seguridad utilizan análisis visual para detectar actividades inusuales. Las tiendas minoristas utilizan modelos de lenguaje visual para controlar el inventario y prevenir robos.

Los robots en hogares y lugares de trabajo utilizan habilidades visuales y lingüísticas para ayudar a las personas. Un estudio de caso muestra que los grandes modelos de visión y lenguaje ayudan a los robots a recoger objetos nuevos. El robot aprende a manipular objetos que nunca antes había visto. Esto facilita y hace más segura la colaboración entre humanos y robots. El sistema utiliza la estimación de la postura 6D para comprender la posición y la orientación de los objetos. Los investigadores probaron esto en el conjunto de datos YCB y descubrieron que el robot se adaptaba rápidamente.

Las personas también se benefician de la IA en la educación y el entretenimiento. Los modelos de lenguaje visual ayudan a los estudiantes a resumir datos visuales complejos, como gráficos o diagramas. Responden preguntas sobre imágenes y generan nuevas imágenes a partir de indicaciones de texto. Estas herramientas hacen que el aprendizaje sea más interactivo y divertido.

Algunos usos comunes de los modelos de lenguaje visual en la vida cotidiana incluyen:

Subtítulos de imágenes: creación de descripciones de fotografías para facilitar la búsqueda y la organización.
Respuestas visuales a preguntas: ayuda a los usuarios a obtener respuestas a partir de imágenes, como identificar puntos de referencia o leer señales.
Resumen visual: realizar resúmenes breves de imágenes complejas, como exploraciones médicas o gráficos comerciales.
Recuperación de texto de imágenes: búsqueda de imágenes que coincidan con una consulta escrita, incluso si las palabras son diferentes.
Generación de imágenes: Crear nuevas imágenes a partir de lo que describe una persona.
Anotación de imagen: resaltar partes importantes de una imagen para facilitar su comprensión.

Consejo: Los modelos de lenguaje visual ayudan a las máquinas a ver, comprender y actuar sobre datos visuales. Hacen que la tecnología sea más inteligente y útil en la vida diaria.

Los modelos de lenguaje visual siguen transformando la forma en que las personas interactúan con la tecnología. Facilitan, agilizan y hacen más precisas las tareas. A medida que estos sistemas mejoren, desempeñarán un papel aún más importante tanto en la industria como en la vida cotidiana.

Desafíos

Límites técnicos

Los sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal se enfrentan a diversas limitaciones técnicas. La robustez sigue siendo un reto importante. Los investigadores prueban estos sistemas utilizando datos sintéticos o modificados, pero estas pruebas solo ofrecen fiabilidad estadística. No pueden garantizar el funcionamiento del sistema en todas las situaciones reales. Los métodos de verificación formal, como ReluPlex y FANNETT, ofrecen ciertas garantías teóricas. Sin embargo, estos métodos presentan dificultades con tareas complejas debido al gran número de situaciones posibles.

Las pruebas de robustez abarcan un amplio espectro. Algunas pruebas utilizan pequeños cambios llamados perturbaciones adversasOtros utilizan distorsiones naturales, como imágenes borrosas o iluminación diferente. Las pruebas basadas en dominios ayudan a identificar las fallas del sistema, pero las mejoras en un área no siempre ayudan en otras. La información del mundo real puede variar de muchas maneras, lo que dificulta que el sistema gestione todos los casos. Los conjuntos de datos más grandes ayudan, pero no siempre es posible recopilar suficientes datos para cada situación. Los expertos humanos y el aprendizaje continuo pueden robustecer el sistema al incorporar nuevos conocimientos y corregir errores a medida que aparecen.

La generalización también presenta un desafío. Los estudios demuestran que el tamaño del modelo y el conjunto de datos son más importantes que los detalles de la red, como el ancho o la profundidad. Las leyes de escalamiento neuronal respaldan esta idea. Sin embargo, los parámetros de referencia actuales no siempre coinciden con el rendimiento real. Las nuevas métricas combinan la precisión y la diversidad de los datos de prueba para medir mejor la generalización.

Direcciones de investigación

Los investigadores siguen buscando maneras de resolver estos desafíos. Muchos se centran en reducir el sesgo En sistemas de IA, el sesgo suele deberse a datos incompletos o a decisiones personales de los ingenieros. La creación de conjuntos de datos justos e imparciales ayuda a reducir este problema. Mejorar la transparencia de los algoritmos también facilita la detección y corrección del sesgo.

La gobernanza ética desempeña un papel fundamental. Las empresas ahora utilizan tanto normas internas como supervisión externa para garantizar que sus sistemas funcionen de forma justa. Los estudios demuestran que las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a reducir el sesgo humano, pero a veces aún muestran discriminación por motivos de género, raza o personalidad. Los investigadores sugieren realizar más estudios en diferentes culturas y más experimentos para determinar cómo estos sistemas afectan a las personas.

El trabajo futuro probablemente incluirá herramientas de IA explicables y conjuntos de datos más amplios y diversos. Estos pasos ayudarán a mejorar tanto el rendimiento técnico como los estándares éticos. El aprendizaje automático continúa evolucionando, y nuevas ideas ayudarán a abordar las limitaciones actuales de estos sistemas.

Tendencias futuras

Avances para 2025

En 2025, los sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal alcanzarán nuevas cotas. Las empresas continúan mejorando los algoritmos de aprendizaje automático y las redes neuronales. Estos avances ayudan a las computadoras a comprender tanto el texto como la información visual con mayor rapidez y precisión. El uso de redes neuronales convolucionales (CNN) permite a los sistemas analizar e interpretar datos de imágenes en tiempo real. Este progreso facilita tareas como... detección de objetos y clasificación de imágenes, haciendo que la tecnología sea más útil en la vida diaria.

Muchos factores impulsan estos avances:

Capital de riesgo e inversiones corporativas en investigación y desarrollo de IA
Transformación digital en las empresas que consideran la IA como esencial
El rápido crecimiento en la generación de datos, lo que le da a la IA más para aprender
Nuevas tecnologías como la computación en la nube, la computación de borde y mejores semiconductores
Beneficios económicos, incluidos menores costos y nuevas formas de generar ingresos

La siguiente tabla destaca datos clave del mercado para 2025 y años posteriores:

Punto de datos	Detalles
Tamaño proyectado del mercado (2025)	USD 23.42 billones
Tamaño proyectado del mercado (2030)	USD 63.48 billones
Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR)	22.1% (2025 a 2030)
Conductores clave del mercado	Hardware de IA, aprendizaje automático, computación de borde
Región dominante	Asia-Pacífico
Compañías mayores	NVIDIA, Microsoft, Intel, Alphabet, Amazon
Desarrollos recientes de productos	Software de IA pylon de Basler AG, Geti 2.0.0 de Intel
Desafíos del mercado	Costos elevados, mantenimiento complejo, actualizaciones del sistema.

Pasos de adopción

Las organizaciones que deseen utilizar estos sistemas deben seguir pasos claros. Primero, deben evaluar su tecnología y datos actuales. Deben comprobar si disponen de suficientes imágenes y datos visuales para el entrenamiento. A continuación, deben elegir el hardware adecuado, como GPU o TPU, para permitir un procesamiento rápido. El entrenamiento de un modelo requiere una gran potencia de procesamiento.

Tras configurar el hardware, los equipos deben seleccionar o construir un modelo que se ajuste a sus necesidades. Pueden usar modelos preentrenados o desarrollar soluciones personalizadas. Probar el sistema con imágenes y tareas visuales reales ayuda a garantizar la precisión. Las empresas también deben planificar actualizaciones y mantenimiento regulares, ya que la tecnología evoluciona rápidamente.

Consejo: Empiece con proyectos piloto pequeños antes de ampliarlos. Este enfoque ayuda a los equipos a aprender y adaptarse sin grandes riesgos.

Siguiendo estos pasos, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de los sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal y mantenerse a la vanguardia en un mundo que cambia rápidamente.

Los sistemas de visión artificial con modelos de lenguaje neuronal han transformado la forma en que las personas usan la tecnología. Estos sistemas combinan visión y lenguaje para facilitar las industrias y la vida cotidiana. La siguiente tabla muestra los hitos clave y el impacto en la industria:

Categoría:	Destacado
Hitos históricos	Retropropagación (1986), aprendizaje profundo (2006), AlexNet (2012), GAN (2014)
Impacto de la industria	Atención sanitaria, automoción, manufactura, agricultura, educación, energía
Tendencias actuales	Aprendizaje por transferencia, aprendizaje automático como servicio, computación de borde, aprendizaje federado

Las personas pueden aprender más explorando nuevas investigaciones o probando estos sistemas. Mantenerse informado ayuda a todos a usar mejor la tecnología del lenguaje y la visión.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es un sistema de visión artificial con modelo de lenguaje neuronal?

A modelo de lenguaje neuronal El sistema de visión artificial utiliza IA para comprender imágenes y texto. Combina la visión artificial con modelos lingüísticos. Esto permite a las computadoras ver imágenes y leer palabras simultáneamente.

¿Cómo ayudan estos sistemas en la vida diaria?

La gente usa estos sistemas En teléfonos, coches y dispositivos inteligentes. Por ejemplo, los teléfonos organizan fotos y los coches usan cámaras para detectar peligros. Estas herramientas facilitan y hacen más seguras las tareas.

¿Son estos sistemas seguros y justos?

Los investigadores trabajan para que estos sistemas sean seguros y justos. Realizan pruebas para detectar sesgos y errores. Las empresas utilizan reglas y controles para proteger a los usuarios y aumentar la confianza.

¿Pueden los estudiantes utilizar modelos de lenguaje visual para el aprendizaje?

Los estudiantes usan modelos de lenguaje visual para estudiar imágenes, diagramas y gráficos. Estos modelos responden preguntas y explican imágenes. Muchas escuelas los utilizan para ayudar a los estudiantes a aprender más rápido y comprender mejor.