Más de 15 casos de uso y aplicaciones de IA de la realidad aumentada
La Realidad Aumentada (RA) es una plataforma de medios digitales que permite al usuario integrar el contexto virtual en el entorno físico de forma interactiva y multidimensional.
La implementación de la IA mejora la experiencia de realidad aumentada al permitir que las redes neuronales profundas reemplacen los enfoques tradicionales de visión artificial y añadan nuevas funciones como la detección de objetos, el análisis de texto y el etiquetado de escenas. Exploramos la IA en realidad aumentada, sus aplicaciones, ejemplos y proveedores.
¿Cómo transforma la IA la realidad aumentada?
Históricamente, el software de realidad aumentada utilizaba técnicas tradicionales de visión artificial denominadas Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM). Los algoritmos SLAM comparan las características visuales entre los fotogramas de la cámara para mapear y rastrear el entorno.
Sin embargo, las aplicaciones modernas de realidad aumentada (RA) se basan en el aprendizaje profundo para proporcionar funcionalidades más avanzadas. Los desarrolladores de RA pueden aprovechar los algoritmos de IA para ofrecer características de RA como una interacción mejorada con el entorno físico circundante. Las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, la IA general y el aprendizaje profundo, son muy adecuadas para los entornos de RA porque:
- Existe la oportunidad de recopilar más datos para el entrenamiento del algoritmo de IA, ya que las cámaras están siempre encendidas.
- Los datos que recibe el algoritmo de IA son muy detallados, ya que los entornos de realidad aumentada dependen de múltiples sensores (por ejemplo, los giroscopios, sensores, acelerómetros y GPS del dispositivo). Esto proporciona una mayor fiabilidad que los sistemas que dependen de un solo sensor.
Paralelamente al aprendizaje profundo, los sistemas de realidad aumentada (RA) utilizan cada vez más la inteligencia espacial, que combina la segmentación semántica, la estimación de profundidad y el modelado de contexto para comprender no solo los objetos, sino también entornos completos. Esto permite que el contenido de RA se comporte de forma físicamente realista (por ejemplo, oclusión, sombras fijas y adaptación de la iluminación) y habilita funciones avanzadas como recomendaciones contextuales basadas en la categoría de la escena (oficina frente a exteriores) o la intención inferida del usuario.
8 aplicaciones de IA en realidad aumentada
1. Etiquetado de objetos
El etiquetado de objetos utiliza modelos de clasificación de aprendizaje automático. Al procesar un fotograma de la cámara con el modelo, este lo asocia con una etiqueta predefinida en la biblioteca de clasificación del usuario, y dicha etiqueta se superpone al objeto físico en el entorno de realidad aumentada. Por ejemplo, el sistema de Asistencia Técnica Móvil de Realidad Aumentada (MARTA) de Volkswagen etiqueta las piezas de los vehículos y proporciona información sobre los problemas existentes e instrucciones para solucionarlos.
2. Detección y reconocimiento de objetos
La detección y el reconocimiento de objetos utilizan algoritmos de redes neuronales convolucionales (CNN) para estimar la posición y la extensión de los objetos en una escena. Una vez detectado el objeto, el software de realidad aumentada (RA) puede superponer objetos digitales al físico y facilitar la interacción entre ambos. Por ejemplo, la aplicación IKEA Place ARKit escanea el entorno, mide los planos verticales y horizontales, estima la profundidad y sugiere productos que se ajustan al espacio disponible.
Para más información, no dude en leer nuestro artículo sobre reconocimiento de imágenes .
3. Reconocimiento y traducción de textos
El reconocimiento y la traducción de texto combinan técnicas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) basadas en IA con motores de traducción de texto a texto como DeepL. Un rastreador visual mantiene el rastro de la palabra y permite superponer la traducción al entorno de realidad aumentada. Translate ofrece esta funcionalidad.
4. Reconocimiento automático del habla
El reconocimiento automático de voz (ASR, por sus siglas en inglés) utiliza redes neuronales para el reconocimiento audiovisual del habla (un algoritmo que se basa en el procesamiento de imágenes para extraer texto). Ciertas palabras activan una imagen de la biblioteca etiquetada para que coincida con la descripción de la palabra, y la imagen se proyecta en el espacio de realidad aumentada. Un ejemplo es la aplicación de stickers de pandas.
Para obtener más información, consulte nuestra colección de los principales casos de uso del reconocimiento de voz .
5. Gestos e interacción natural
El seguimiento de gestos mediante IA y la interacción multimodal permiten que los sistemas de realidad aumentada reconozcan los movimientos de manos, cuerpo y dedos en tiempo real. Combinados con la IA de voz, estos sistemas permiten a los usuarios interactuar con objetos virtuales sin contacto, creando experiencias de realidad aumentada más intuitivas y con manos libres.
Ejemplo:
En el mantenimiento industrial, los sistemas de realidad aumentada con IA pueden interpretar señales manuales para manipular hologramas 3D de maquinaria, mientras que los comandos de voz activan instrucciones o advertencias contextuales. Las aplicaciones de realidad aumentada centradas en la accesibilidad utilizan gestos y voz para navegar por las interfaces para usuarios con movilidad reducida.
Casos de uso:
- Aplicaciones de realidad aumentada industrial para el control de equipos sin necesidad de usar las manos.
- Aplicaciones de accesibilidad que proporcionan navegación y comandos basados en gestos.
- Juegos y entretenimiento donde los gestos controlan objetos virtuales
- Entornos de entrenamiento y simulación de realidad aumentada con interacción natural
6. Mapeo del entorno y comprensión de la escena
Más allá de la simple detección de objetos, la IA permite la comprensión semántica de escenas, lo que posibilita que los sistemas de realidad aumentada clasifiquen entornos completos (por ejemplo, cocina, oficina, calle) y adapten las superposiciones en consecuencia. Los modelos de aprendizaje profundo como SceneNet o Visual Recognition de IBM pueden analizar el contexto espacial, la iluminación y los tipos de superficie para personalizar la experiencia de realidad aumentada.
Ejemplo:
Snapdragon Spaces utiliza inteligencia artificial para detectar paredes, superficies y tipos de habitaciones en tiempo real, lo que permite una colocación más realista de muebles virtuales o elementos de juego.
Casos de uso:
- Aplicaciones de diseño de interiores que recomiendan muebles según el tipo de habitación.
- Sistema de orientación mediante realidad aumentada que adapta la señalización a entornos interiores y exteriores.
- Comercio minorista inteligente que adapta el contenido promocional según las secciones de la tienda.
7. IA generativa para la creación de contenido dinámico en realidad aumentada.
Los modelos GenAI pueden generar dinámicamente recursos 3D, voces o incluso escenas completas a partir de indicaciones o interacciones del usuario en entornos de realidad aumentada. Esto elimina la necesidad de bibliotecas precargadas y abre la puerta a la creación de mundos personalizados en tiempo real.
Ejemplo:
Una aplicación de marketing podría permitir a los usuarios describir su sala de estar ideal, y GenAI generaría los muebles y la distribución en realidad aumentada.
Modelos/herramientas relevantes:
- Luma AI (texto a 3D)
- RunwayML para superposiciones de vídeo
- Pika Labs o Spline para modelado 3D en tiempo real.
8. Anomaly Detección para inspección industrial
La realidad aumentada con inteligencia artificial puede ayudar a detectar anomalías en tiempo real en la fabricación o el trabajo de campo. Los modelos de visión artificial entrenados con el aspecto "normal" (por ejemplo, la integridad de las tuberías, las superficies de las máquinas) pueden detectar desviaciones y resaltarlas en la vista del usuario mediante la realidad aumentada.
Ejemplo:
Porsche utiliza herramientas de inspección con realidad aumentada e inteligencia artificial para detectar el desgaste, la corrosión o las desalineaciones en las piezas del automóvil durante el mantenimiento remoto.
Casos de uso:
- Mantenimiento e inspecciones de seguridad en fábricas
- Infraestructura de servicios públicos (por ejemplo, líneas eléctricas, oleoductos)
- Evaluaciones de reparación de aeronaves o vehículos
Más aplicaciones de IA/RA en diversas industrias
La realidad aumentada se ha utilizado en numerosas aplicaciones, especialmente en el entretenimiento y la construcción. Otros sectores que pueden beneficiarse de la IA/RA incluyen:
- Construcción : Arquitectura, diseño, planificación de proyectos, revisión de emplazamientos, seguridad e inspección, construcciones subterráneas y formación.
- Educación: Visitas a lugares históricos (museos, fábricas), experimentos con modelos en laboratorios (química, física, geometría, anatomía).
- Entretenimiento: información en tiempo real desde estadios deportivos, conciertos de música con realidad aumentada, anuncios interactivos, películas y juegos.
- Medicina: diagnóstico, navegación quirúrgica, formación de cirujanos en nuevos procedimientos y modelización de los efectos de los fármacos.
- Logística: planificación y operaciones de almacén, optimización del transporte y gestión de inventarios.
- Fabricación: diseño y creación de prototipos, mantenimiento, reparación y formación,
- Militar: navegación aérea, puntería de armas y telepresencia en operaciones militares.
- Sector inmobiliario: Marketing, diseño de interiores, planificación de espacios, formación de personal de construcción.
- Moda : prueba antes de comprar, navegación en tienda, compras personalizadas, escaparates con realidad aumentada y aplicaciones de maquillaje.
Proveedores de software de realidad aumentada con IA
Según Statista, se estima que el mercado global de realidad aumentada (RA), realidad virtual (RV) y realidad mixta (RM) alcanzará los 100.000 millones de dólares en 2026. 2 Empresas como Apple y Google están en el mercado desarrollando software de RA habilitado por IA para mejorar la experiencia de RA de los clientes.
Estos son los principales proveedores de software de realidad aumentada con inteligencia artificial:
Kit AR de Apple
ARKit es la plataforma de desarrollo de realidad aumentada (RA) de Apple para iPhones y iPads con iOS. ARKit proporciona etiquetado de objetos, oclusión de personas, captura de movimiento y seguimiento de múltiples rostros. ARKit se ha utilizado en:
- Educación para modelar experimentos prácticos en laboratorios de ciencias, física o química, como Labster.
- Construcción y arquitectura para medir dimensiones espaciales y sugerir productos o soluciones, como por ejemplo IKEA Place.
- Entretenimiento , como Pokémon GO.
Google ARCore
ARCore es la plataforma de realidad aumentada de Google. ARCore integra contenido digital en el entorno físico mediante captura de movimiento y detección y reconocimiento de objetos. ARCore se ha utilizado en:
- Aplicaciones inmobiliarias para visualizar, decorar y diseñar espacios vacíos. Como la aplicación Curate de Sotheby's.
- Estilo de vida y mantenimiento para conectar a los usuarios con profesionales que brindan orientación e instrucciones, toman medidas y proyectan posibles soluciones en el espacio. Por ejemplo, la aplicación Stream.
- Entretenimiento como la aplicación de juego de mascotas virtuales TendAR.
Otros
Otros proveedores de software de IA/RA incluyen:
- Sumerio amazónico
- Microsoft Malla
- Unidad
- Motor Vuforia
- Zap Works
Plataformas de IA, realidad aumentada, dispositivos portátiles y XR
Más allá de los SDK, las plataformas de hardware están integrando ahora la IA avanzada directamente en los dispositivos portátiles de realidad aumentada. Por ejemplo, dispositivos como el Apple Vision Pro ofrecen computación espacial con entrada de mano, ojo y voz, lo que mejora la inteligencia contextual y la interacción en realidad aumentada.
Las gafas inteligentes Ray-Ban Display de Meta y otros dispositivos portátiles ligeros de IA y realidad aumentada (RA) incorporan superposiciones contextuales, traducción en tiempo real y guía visual interactiva a situaciones cotidianas. Estas plataformas portátiles marcan un cambio de la RA centrada en el teléfono a experiencias de RA con IA inmersivas y siempre activas.
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Comentarios 2
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No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…
Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list
Hello! I'm interested in AR glasses content composed by AI Can I send my architecture? I want to know whether this is possible to achieve or not. I need help to improve my idea and make it come true. I'll wait your answer. Thank you.
Hi Heejin, thank you for your comment. I would advise you to reach out to vendors in this space. They would be the ones who can examine your idea in detail and identify how it can be implemented.