El foco principal de esta investigación se centra en la Visión Artificial (Visión por Computadora) y, en particular, la Detección de Objetos.
La detección de objetos es una tecnología clave de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a las máquinas localizar y clasificar instancias de objetos específicos (como personas, coches o edificios) en imágenes digitales y vídeos. Para lograr esto, se utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) y algoritmos avanzados.
Los métodos de detección modernos se dividen en modelos de dos etapas (como R-CNN y sus variantes, conocidos por su alta precisión) y modelos de una sola etapa (como YOLO, valorados por su extrema rapidez, ideal para aplicaciones en tiempo real).
Las aplicaciones de esta tecnología son amplias y cruciales, incluyendo el desarrollo de vehículos autónomos, la detección de enfermedades en imágenes médicas y la automatización de procesos en la fabricación y agricultura.
La investigación también aborda áreas relacionadas, como las grandes ventajas de seguridad que brindan los sistemas de desbloqueo biométrico (reconocimiento facial y dactilar) en smartphones, y el Problema Marco en la filosofía de la mente y la IA, que trata la dificultad de las máquinas para discriminar qué información es relevante al ejecutar una tarea.