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miércoles, 20 de abril de 2016

La británica Magic Pony Technology desarrolla una máquina mejora fotos, vídeos y videojuegos pixelados automáticamente



REINO UNIDO.- Un increíble truco de aprendizaje de máquinas podría mejorar la calidad de los servicios de 'streaming' y varias grandes empresas ya están interesándose por la técnica, que no requiere entrenamiento. Si cierra los ojos e imagina una pared de ladrillos, probablemente la imagen que recree en su mente sea bastante acertada. Después de ver muchas paredes así, el cerebro sabe qué aspecto debería tener. 

Una start-up de Reino Unido intenta que ordenadores y smartphones logren un proceso parecido, mediante técnicas de aprendizaje de máquinas. Un ordenador podría emplear estos modelos visuales para varias cosas, desde mejorar los servicios de streaming de vídeo hasta generar automáticamente los elementos de un mundo virtual realista.

Magic Pony Technology, fundada por graduados del Colegio Imperial de Londres (Reino Unido) especializados en estadística, visión de máquinas y neurociencia, está entrenando grandes redes neuronales para procesar informaciones visuales.

La empresa ha desarrollado una manera de crear vídeos e imágenes de alta calidad a partir de otros de baja resolución. Un ordenador recibe las imágenes y genera versiones de resolución más baja. Después, estudia las diferencias entre las dos versiones. Esta hazaña ya se había conseguido antes, pero la de Magic Pony lo logra con un procesador gráfico estándar, lo que podría abrir paso a nuevas aplicaciones. Un ejemplo que ha mostrado la empresa emplea la técnica para mejorar en tiempo real el streaming en directo de los videojuegos.

El cofundador de la empresa Rob Bishop afirma que Magic Pony Technology está en negociaciones con varias grandes empresas interesadas en obtener una licencia para la tecnología. "Los negocios de streaming de videojuegos en línea dependen fuertemente de la compresión del vídeo", explica Bishop, y continúa: "Nuestro primer producto demuestra que la calidad de las imágenes puede aumentarse drásticamente con el aprendizaje profundo, y los rápidos procesadores gráficos móviles ahora nos permiten desplegarlo en cualquier sitio".

Bishop añade que la tecnología podría mejorar la calidad de las imágenes captadas con smartphones con cámaras de baja resolución o con una iluminación escasa. La empresa está analizando otras aplicaciones, incluida la de mejorar la definición de gráficos informatizados pixelados para que sean de alta resolución o generar automáticamente miles de kilómetros de terreno y texturas de aspecto realista a partir de otros ejemplos anteriores para los videojuegos y los entornos de realidad virtual.

Lo que resulta poco habitual del enfoque de la empresa es que no requiere de ejemplos etiquetados a mano; reconoce los patrones estadísticos en los ejemplos de alta y baja resolución, y entonces aprende el aspecto que deberían presentar los bordes, texturas, líneas rectas y otras características.

Este tipo de aprendizaje podría resultar importante para el futuro de la inteligencia artificial (ver El gran reto de la inteligencia artificial: enseñarse a sí misma). Hasta ahora, el aprendizaje profundo ha sido empleado sobre todo como una manera de reconocer objetos como las caras dentro de las imágenes, una hazaña lograda al procesar muchos ejemplos etiquetados.

Los investigadores de Magic Pony Technology presentarán su trabajo en una conferencia de visión de máquinas que se celebrará este año. Pero Bishop afirma que desde que redactaron el artículo, han "mejorado significativamente" la tecnología para que sea aún más eficiente.

Bishop explica que el nombre de Magic Pony Technology data de una reunión en la que el inversor más reciente de la empresa describió la tecnología como "un poni mágico" porque hay que verlo para creerlo.

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