{"id":12185,"date":"2022-06-20T11:45:44","date_gmt":"2022-06-20T11:45:44","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12185"},"modified":"2023-12-04T13:02:25","modified_gmt":"2023-12-04T13:02:25","slug":"ai-and-image-data-from-fancy-to-serious","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/es\/blog\/ai-and-image-data-from-fancy-to-serious\/","title":{"rendered":"IA y datos de im\u00e1genes: de lo elegante a lo serio"},"content":{"rendered":"

Recientemente, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico han entrado con confianza en una nueva fase de su evoluci\u00f3n. Originalmente surgieron como clasificadores y predictores, pero ahora pueden generar datos completamente nuevos por s\u00ed solos.<\/p>\n

Esto fue posible gracias a la ampliaci\u00f3n del aprendizaje no supervisado al modelado generativo que se puede aplicar a datos visuales.<\/p>\n

En este art\u00edculo, explicaremos qu\u00e9 tipo de mente artificial impulsa la generaci\u00f3n de im\u00e1genes y cu\u00e1les son las implicaciones, desde la cultura popular hasta las industrias que salvan vidas.
\n\u00bfQu\u00e9 son las redes generativas adversarias?
\nLas redes generativas adversarias (GAN) han demostrado ser uno de los procesadores de im\u00e1genes m\u00e1s eficientes.<\/p>\n

Las GAN son redes neuronales que funcionan en parejas.<\/p>\n

Cada par tiene un generador y un discriminador. El generador consume los datos de entrenamiento y luego genera nuevos datos que deber\u00edan poseer las mismas cualidades que el conjunto de datos original y pasar\u00edan como naturales.\u00a0para humanos<\/em>. Por ejemplo, si el generador fuera alimentado con retratos de gatos, deber\u00eda generar una fotograf\u00eda de un gato completamente nueva y de aspecto natural.<\/p>\n

Sin embargo, no es un humano quien eval\u00faa la naturalidad de los datos generados. \u00c9sta es la tarea de la segunda red: el discriminador. El discriminador consume tanto los datos de entrenamiento como la salida del generador. Aprueba o rechaza la salida del generador como falsa. Las dos redes participan en una carrera evolutiva conocida por la naturaleza en la que un depredador desarrolla habilidades para cazar mejor, mientras que su v\u00edctima desarrolla mejores habilidades para escapar.<\/p>\n

Una vez que el discriminador marca la entrada como falsa y es falsa, el generador actualiza su algoritmo de generaci\u00f3n para falsificar los datos de manera m\u00e1s eficiente. El objetivo del entrenamiento es hacer que el generador sea perfecto para simular.<\/p>\n

Pero fingir no significa da\u00f1o en este caso. Ayuda a llenar los vac\u00edos en los datos visuales para siempre.
\nAplicaciones culturales (pop) de GAN
\nHoy en d\u00eda, no es necesario formar parte de la industria de la inteligencia artificial para estar en contacto con las tecnolog\u00edas de procesamiento de im\u00e1genes.<\/p>\n

\u00bfRecuerdas al gato? Estas im\u00e1genes se llaman\u00a0deepfakes<\/em>. Los deepfakes se utilizan, por ejemplo, en la industria cinematogr\u00e1fica. En Star Wars, los realizadores sustituyeron a la ya fallecida actriz Carry Fisher por su deepfake para insertar una escena con la princesa Leia en uno de los spin-offs de la saga.<\/p>\n

La industria m\u00f3vil y de Internet est\u00e1 en auge con aplicaciones que le permiten hacer que su selfie luzca al estilo Van-Gogh utilizando la t\u00e9cnica de transferencia de estilo. Cient\u00edficos o simplemente curiosos colorean im\u00e1genes en blanco y negro para reconstruir la historia y los recuerdos de sus familias o acontecimientos importantes del pasado.<\/p>\n

Las GAN incluso dieron un paso m\u00e1s hacia una mente totalmente aut\u00f3noma al permitir que las IA crearan im\u00e1genes basadas en instrucciones escritas. Lo contrario tambi\u00e9n funciona: dale una imagen a una GAN y te dir\u00e1 en un lenguaje natural qui\u00e9n o qu\u00e9 est\u00e1 representado en ella.<\/p>\n

Profundicemos en c\u00f3mo funciona todo.<\/p>\n

C\u00f3mo funcionan las GAN para industrias cr\u00edticas<\/h2>\n

<\/h3>\n

Adaptaci\u00f3n de dominio: medicina y farmacia<\/h3>\n

Mencionamos la traducci\u00f3n de imagen a texto o de texto a imaginaci\u00f3n en la parte anterior. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n es posible la traducci\u00f3n de imagen a imagen. La transferencia de estilo con fines de entretenimiento es s\u00f3lo una parte.<\/p>\n

En una industria cr\u00edtica, como la atenci\u00f3n m\u00e9dica,\u00a0traducci\u00f3n de imagen a imagen<\/em>\u00a0se puede utilizar para facilitar la investigaci\u00f3n y el tratamiento real de los pacientes. Por ejemplo, el an\u00e1lisis de tejido permite seguir el progreso de la enfermedad y definir la cura m\u00e1s eficaz. Durante un an\u00e1lisis, se ti\u00f1e un tejido con un reactivo. Sin embargo, existen diferentes reactivos para este prop\u00f3sito. Se necesitar\u00eda mucho tiempo y esfuerzo para recopilar im\u00e1genes reales de todas las posibles variaciones del progreso de la enfermedad y de los tejidos te\u00f1idos con todos los reactivos disponibles.<\/p>\n

En cambio, la traducci\u00f3n de imagen a imagen permite generar dichas im\u00e1genes con un alto nivel de precisi\u00f3n. En AI Superior, est\u00e1bamos orgullosos de obtener tal experiencia al realizar la transferencia de tintes:\u00a0procesamiento de im\u00e1genes de tejido canceroso<\/a>, realizado para una empresa farmac\u00e9utica. El mayor desaf\u00edo de este proyecto fue la ausencia de im\u00e1genes emparejadas que demostraran c\u00f3mo se ve el mismo tejido despu\u00e9s de ser procesado por diferentes reactivos. No obstante, el equipo de AI Superior aprovech\u00f3 tecnolog\u00edas de \u00faltima generaci\u00f3n para superar este problema y cre\u00f3 una GAN que logr\u00f3 generar im\u00e1genes realistas de otro dominio preservando caracter\u00edsticas cr\u00edticas para an\u00e1lisis posteriores.<\/p>\n

Adaptaci\u00f3n del dominio: an\u00e1lisis geoespacial<\/h3>\n

Otro dominio completo de nuestros servicios que involucra GAN es el an\u00e1lisis geoespacial. Para las entidades interesadas en inspecciones al aire libre, incluidas empresas de desarrollo, operadores de parques nacionales, municipios, compa\u00f1\u00edas de petr\u00f3leo y gas, etc., ayudamos a traducir datos de radar de apertura sint\u00e9tica proporcionados desde sat\u00e9lites a datos visuales amigables para los humanos, tanto en escala de grises como en escala de grises. color. Nuestros clientes ven un paisaje natural o industrial exactamente como existe en el terreno. Esta tecnolog\u00eda permite una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida mediante el uso de vistas de mapas que no requieren interpretaci\u00f3n. Adem\u00e1s, los datos geoespaciales pueden superponerse con datos no espaciales o etiquetarse. Las etiquetas clasifican objetos f\u00edsicos permiti\u00e9ndole detectar discrepancias r\u00e1pidamente, como un objeto que no pertenece al \u00e1rea, lo que reduce el esfuerzo manual y el tiempo de respuesta.<\/p>\n

Esto funciona perfectamente tanto para instalaciones de uso comercial como para instalaciones no comerciales evitando que el da\u00f1o f\u00edsico se extienda o genere un impacto negativo.<\/p>\n

Procesamiento y mejora de im\u00e1genes<\/h3>\n

Aparte de estos dos dominios bastante espec\u00edficos, son posibles varias aplicaciones entre dominios de GAN para diferentes industrias.<\/p>\n

B\u00e1sicamente, las GAN permiten la manipulaci\u00f3n de im\u00e1genes bas\u00e1ndose en la "comprensi\u00f3n" entrenada de la GAN de lo que deber\u00eda ser una imagen perfecta o adecuada.<\/p>\n

Por ejemplo, a las im\u00e1genes incompletas se les pueden recuperar las partes faltantes, o se pueden restituir las partes da\u00f1adas de una imagen (muy a menudo, de una fotograf\u00eda o una obra de arte antigua). Esta t\u00e9cnica se llama\u00a0imagen en pintura<\/em>\u00a0y aborda las necesidades de muchos cient\u00edficos, restauradores, particulares y cualquier persona interesada en mejorar im\u00e1genes digitales, puramente digitales o con un artefacto f\u00edsico detr\u00e1s.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, las GAN llevan las t\u00e9cnicas conocidas de Photoshop y software similar a un nuevo nivel. Permiten hacer que las im\u00e1genes borrosas sean m\u00e1s n\u00edtidas. Las GAN pueden aumentar artificialmente la resoluci\u00f3n de una imagen agregando porciones peque\u00f1as, no rastreables para el ojo humano, de la imagen tom\u00e1ndolas prestadas de una imagen similar que hayan aprendido previamente.<\/p>\n

Las GAN no solo pueden agregar a una imagen, sino tambi\u00e9n eliminar y reemplazar partes de la imagen con lo que sea m\u00e1s apropiado. Pueden borrar manchas de suciedad de copias digitales de fotograf\u00edas antiguas o, lo que es m\u00e1s importante, realizar\u00a0quitar ruido<\/em>\u00a0de im\u00e1genes. Los investigadores criminales son definitivamente quienes pueden beneficiarse de esta t\u00e9cnica.<\/p>\n

Generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/h3>\n

Al poder generar datos visuales, las redes generativas adversarias ayudan a otras redes neuronales a aprender y a sus creadores a obtener conjuntos de datos realistas y econ\u00f3micos para ellas. Un ejemplo m\u00e1s brillante son los algoritmos de reconocimiento de im\u00e1genes integrados en los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos que necesitan muchas im\u00e1genes para aprender a navegar de manera segura entre la gran cantidad de objetos de la vida real, vivos y artificiales.<\/p>\n

Los datos visuales sint\u00e9ticos pueden resultar \u00fatiles para anonimizar datos reales. Todos conocemos el problema de Google Street View. Es una gran cosa cuando quieres conocer mejor un lugar lejano, pero un mal si tu propia cara queda atrapada en \u00e9l. Actualmente, Google difumina rostros y matr\u00edculas, pero de cara al futuro ser\u00eda fant\u00e1stico sustituir los rostros reales por deepfakes: personas inexistentes a las que no les importar\u00eda su privacidad.<\/p>\n

Curiosamente, uno de los \u00e1mbitos de aplicaci\u00f3n de los datos sint\u00e9ticos sol\u00eda ser la avanzada m\u00e1s potente de la creatividad humana: la moda. Sin embargo, por alguna raz\u00f3n, la moda parece adoptar voluntariamente algoritmos de IA. Pero menos para la generaci\u00f3n de ideas completamente nuevas. Al igual que los creadores de videojuegos, los dise\u00f1adores de moda recurren a la IA para imitar el comportamiento natural de la ropa en el cuerpo humano. Esto permite predecir la popularidad de la ropa nueva, ya que no s\u00f3lo su apariencia cuenta para los clientes sino tambi\u00e9n c\u00f3mo se asienta la tela en sus cuerpos.<\/p>\n

Codificaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n de datos<\/h3>\n

A Nvidia se le ocurri\u00f3 una buena mejora para\u00a0usuarios de videoconferencia<\/a>. Probablemente sepa lo extra\u00f1o que se siente no mirar a su interlocutor a los ojos durante una videoconferencia por la sencilla raz\u00f3n de que nuestras c\u00e1maras web nunca se colocan en el medio de la pantalla, en el punto donde naturalmente intentamos mirar. Nvidia desarroll\u00f3 una t\u00e9cnica que permite transformar las im\u00e1genes de tu c\u00e1mara al otro lado de la llamada y hacerte mirar a los ojos de tu interlocutor.<\/p>\n

Esto no s\u00f3lo significa una comunicaci\u00f3n humana mejor y m\u00e1s natural, sino tambi\u00e9n una menor carga para los equipos de comunicaci\u00f3n. En lugar de transmitir todo el metraje durante la llamada, su imagen solo se transmite una vez. Luego, solo se rastrean unos pocos puntos de referencia en su cara para capturar su imitaci\u00f3n. Luego, su expresi\u00f3n facial se reconstruye al otro lado de la llamada. Este m\u00e9todo reduce la cantidad de carga \u00fatil transmitida de un lado a otro que anteriormente consum\u00eda un gran ancho de banda y capacidades inform\u00e1ticas.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

En AI Superior, estamos constantemente atentos a las \u00faltimas tendencias en aprendizaje autom\u00e1tico. Nuestros clientes nos brindan los mejores ejemplos de c\u00f3mo la IA y el procesamiento de im\u00e1genes est\u00e1n cambiando nuestras vidas, haciendo de este mundo un lugar m\u00e1s seguro para vivir. Estamos listos para compartir nuestra experiencia en la aplicaci\u00f3n de GAN para la atenci\u00f3n m\u00e9dica y la investigaci\u00f3n, as\u00ed como para el an\u00e1lisis geoespacial y otras industrias.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Recently, machine learning models confidently stepped into a new phase of their evolution. Originally, they emerged as classifiers and predictors, but now they can generate completely new data on their own. That was made possible through extending unsupervised learning into generative modeling which can be applied to visual data. In this article, we will explain […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12186,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[8],"class_list":["post-12185","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","blog_category-ai"],"acf":[],"yoast_head":"\nAI and Image Data: From Fancy to Serious - 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