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La inteligencia artificial ahora puede diseñar imágenes realistas de video y juegos
Si cierras los ojos e imaginas una pared de ladrillos, probablemente puedas tener una imagen mental bastante buena. Después de ver muchas de esas paredes, tu cerebro sabe cómo debería ser una.
Una startup en el Reino Unido está utilizando el aprendizaje automático para permitir que las computadoras y los teléfonos inteligentes modelen información visual de manera similar. Una computadora podría usar estos modelos visuales para varias tareas, desde mejorar la transmisión de video hasta generar automáticamente elementos de un mundo virtual realista.
Tecnología Pony Mágico , creado por graduados del Imperial College London con experiencia en estadística, visión por computadora y neurociencia, entrena grandes redes neuronales para procesar información visual.
La transmisión de videojuegos en vivo muestra cómo el sistema puede mejorar las imágenes borrosas en tiempo real.
La compañía ha desarrollado una forma de crear videos o imágenes de alta calidad a partir de videos de baja resolución. Alimenta imágenes de ejemplo a una computadora, que las convierte a una resolución más baja y luego aprende la diferencia entre los dos. Otros han demostrado la hazaña antes, pero la compañía puede hacerlo en un procesador de gráficos ordinario, lo que podría abrir aplicaciones. Un ejemplo que se demuestra utiliza la técnica para mejorar una transmisión de juegos en vivo en tiempo real.
Los algoritmos de Magic Pony pueden agudizar un personaje pixelado.
robar obispo , un cofundador, dice que Magic Pony está actualmente en conversaciones con varias grandes empresas interesadas en licenciar la tecnología. Las empresas de transmisión de video en línea dependen en gran medida de la compresión de video, dice Bishop. Nuestro primer producto demuestra que la calidad de la imagen se puede mejorar en gran medida mediante el aprendizaje profundo, y las GPU móviles rápidas ahora nos permiten implementarlo en cualquier lugar.
Bishop agrega que la tecnología podría mejorar la calidad de las imágenes capturadas en teléfonos inteligentes con cámaras de baja resolución o con poca luz. La compañía está buscando otras aplicaciones, incluida la conversión de gráficos de computadora pixelados en gráficos de alta resolución o la generación automática de kilómetros de terreno y texturas de aspecto realista a partir de ejemplos anteriores para juegos o entornos de realidad virtual.
Lo que es inusual en el enfoque de la empresa para procesar secuencias de video es que no necesita ejemplos etiquetados manualmente. En su lugar, reconoce patrones estadísticos en ejemplos de alta y baja resolución y luego aprende cómo deben verse los bordes, las texturas, las líneas rectas y otras características.
Este tipo de aprendizaje podría ser importante para el futuro de la inteligencia artificial (ver El eslabón perdido de la inteligencia artificial). Hasta la fecha, el aprendizaje profundo se ha aplicado principalmente como una forma de reconocer objetos de alto nivel, como rostros particulares en imágenes y videos, una hazaña lograda mediante el procesamiento de muchos ejemplos etiquetados (ver 10 Tecnologías innovadoras 2013: Aprendizaje profundo).
El sistema puede generar automáticamente texturas complejas, como una pared de ladrillo desgastada.
El sistema puede generar automáticamente texturas complejas, como una pared de ladrillo desgastada.
Los investigadores de Magic Pony presentarán un artículo en una conferencia sobre visión por computadora a finales de este año. Pero Bishop dice que desde que se escribió el artículo, su equipo ha mejorado significativamente la tecnología para hacerla aún más eficiente.
Bishop explica que el nombre de Magic Pony proviene de una reunión en la que el primer inversor describió la tecnología como un pony mágico porque nadie lo creería sin verlo.