Optimización de la Detección de Defectos: Implementación de Modelos Personalizados con Amazon SageMaker para Visión por Computadora

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Elena Digital López

El 10 de octubre de 2024, Amazon anunció que su servicio Amazon Lookout for Vision dejará de estar operativo a partir del 31 de octubre de 2025. Este movimiento estratégico sugiere a los usuarios de la plataforma migrar hacia Amazon SageMaker AI, una herramienta de inteligencia artificial y aprendizaje automático que promete optimizar la inspección de calidad automatizada.

A fin de facilitar esta transición, Amazon Web Services ha puesto a disposición un modelo de detección de defectos en el AWS Marketplace. Este recurso permite a los usuarios ajustar el modelo a sus necesidades específicas, otorgándoles además la flexibilidad de seguir utilizando recursos tecnológicos de AWS al ritmo que decidan. Entre las nuevas capacidades, los usuarios pueden ahora emplear instancias de mayor capacidad para acelerar el entrenamiento de los modelos y disfrutar de una mayor personalización en los parámetros, una opción que antes no existía en Amazon Lookout for Vision.

Actualizaciones en el repositorio de GitHub de AWS aportan recursos valiosos, incluyendo un cuaderno de Jupyter diseñado para el entrenamiento de conjuntos de datos con modelos de clasificación binaria y segmentación semántica. Esto se integra con facilidad al despliegue de modelos usando un punto final de SageMaker o en dispositivos perimetrales, permitiendo una operación más robusta y adaptable.

El proceso de etiquetado, un paso crítico en el entrenamiento de modelos, se puede gestionar a través de Amazon SageMaker Ground Truth. Alternativamente, colaboraciones con socios como Edge Impulse, Roboflow o SuperbAI ofrecen otras vías para facilitar este proceso, aunque se perderían ciertas herramientas de gestión anteriormente disponibles en Amazon Lookout for Vision.

El upgrade involucra un flujo de trabajo desde la captura de imágenes hasta la inferencia en el borde, integrando varios pasos intermedios que requieren la configuración de cámaras y sensores, el etiquetado de imágenes, y el monitoreo de los resultados. El uso de estos recursos requiere permisos adecuados y una destreza mínima en la gestión de instancias de SageMaker y cuadernos Jupyter.

Para aquellos acostumbrados al entorno de Amazon Lookout for Vision, estos cambios suponen un desafío, pero también presentan nuevas oportunidades a través de Amazon SageMaker AI. La nueva plataforma promete una experiencia más versátil y con capacidades avanzadas en la creación de modelos de visión por computadora, abriendo la puerta a innovadoras aplicaciones industriales.

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