Innovación

Google enseña a sus ordenadores a ver formas en las nubes

Google enseña a sus ordenadores a ver formas en las nubes
Escrito por Redacción TICbeat

El gigante de Internet demuestra lo que su software de detección de objetos en imágenes es capaz de hacer con un curioso experimento llamado ‘Inceptionism’.

Google, que sigue trabajando en el software de reconocimiento de imágenes, continúa esforzándose también por demostrar al mundo lo que esta tecnología es capaz de hacer. Lo último que se le ha ocurrido es entrenar a sus ordenadores para que encuentren nuevas imágenes dentro de fotografías ya existentes.

O, como lo definen en Recode, para que consigan algo muy parecido a lo que los seres humanos hacen cuando se tumban en el césped a imaginar formas en las nubes: encontrar, a través de la libre asociación de imágenes, siluetas y formas donde antes no las había. Una forma de combinar el uso –a la inversa– del reconocimiento de imagen con la realidad aumentada, para crear nuevas composiciones, de efectos casi alucinógenos.

Google enseña a sus ordenadores a ver formas en las nubes

Es una forma, también, de demostrar lo que consiguen las conocidas como redes neuronales, que empezaron a ser diseñadas en la década de los años 70 y han sido perfeccionadas a lo largo de estos años con la intención de imitar cada vez más fielmente lo que consigue la visión humana.

Así, como explica esta entrada en el blog oficial de Google Research, los investigadores del gigante de Internet han conseguido educar a sus sistemas informáticos para que sean capaces de encontrar nuevas formas y siluetas de aspecto natural interrelacionando los píxeles que conforman una imagen.

Según detalla el post, este avance es importante porque implica que las redes neuronales pueden ser entrenadas a través de la muestra continuada de muchos ejemplos de un mismo objeto –por ejemplo, un tenedor– para así aprender a reconocer lo esencial y reconocible de éste –que tiene entre tres y cuatro dientes– e ignorar lo que no es esencial –que puede ser de cualquier color, forma y tamaño–.  

Ya en septiembre del pasado año el equipo de Google hizo públicos algunos resultados que mostraban el desarrollo de un sistema mejorado de detección de objetos que permite identificar con facilidad múltiples objetos de forma muy precisa. El algoritmo presentado entonces, llamado GoogLeNet, es capaz no sólo de asignar las etiquetas correctas para describir los objetos que aparecen en una imagen, sino también de localizar e identificar otros elementos complejos dentro de la misma, obteniendo la menor tasa de error registrada hasta ahora por los algoritmos anteriores de sólo 6,7%.

Los resultados de los experimentos de Google pueden contemplarse en esta galería de imágenes titulada ‘Inceptionism’ y publicada por Michael Tyka.

Sobre el autor de este artículo

Redacción TICbeat

Actualidad y análisis en tecnología, tendencias, aplicaciones web, seguridad, educación, social media y las TIC en la empresa.