En los últimos años, hemos sido testigos de cómo el mundo ha ido dando pasos agigantados en la búsqueda de una tecnología inteligente que iguale e incluso supere las capacidades humanas.

El Machine Learning y sus aplicaciones, son la pieza clave de esta revolución que nos ha llevado a tener tecnologías cada vez más inteligentes en nuestras casas que nos facilitan un poco nuestro día a día.

Dentro de las técnicas de Machine Learning, destaca el más reciente llamado Deep Learning. Consiste en la creación de un modelo matemático el cual se espera que “aprenda” mediante el ejemplo y se optimice hasta el punto de dar una solución precisa a un problema extrayendo patrones de los diferentes problemas y soluciones con los que se entrena.

Existen diferentes técnicas de implementación, pero la más comunes son las Redes Neuronales Artificiales (RNA) las cuales buscan simular el comportamiento neuronal humano.

Generación artificial de imágenes mediante tecnología inteligente

Una de las aplicaciones del Deep Learning más populares son las que tratan con imágenes en tiempo real ya sea para modificar una existente o generar una imagen completamente nueva de la nada.

Hemos visto diferentes tecnologías inteligentes que se basan en este principio como FaceSwap, una aplicación móvil capaz de reemplazar la cara de una persona por otra a partir de dos fotos o a las más recientes Fake models de Instagram.

La implementación de esta tecnología es cada vez más común y las imágenes generadas son cada vez más precisas y/o realistas.

Esta es sólo la punta del iceberg ya que mediante el uso de esta tecnología inteligente podemos ir un poco más allá, hasta el punto de generar imágenes tridimensionales de gran precisión y realismo.

NeRF

Matthew Tancik, un estudiante de doctorado de la universidad de Berkeley, ha publicado recientemente un video en YouTube con los resultados de una investigación que está llevando a cabo junto a otros compañeros. Esta investigación trata sobre la generación de imágenes tridimensionales a partir de imágenes en 2 dimensiones. Dando como fruto una red neuronal a la que han bautizado como Neural Radiance Fields o NeRF.

[NeRF: Neural Radiance Fields](https://www.youtube.com/watch?v=JuH79E8rdKc)

Tal y como explica en su página web, NeRF representa una escena usando una red totalmente conectada (no convolucional), cuya entrada es una única coordenada 5D continúa (ubicación espacial (x, y, z) y dirección de visión (θ, φ)) y cuya salida es la densidad de volumen y la radiación emitida dependiente de la visión en esa ubicación espacial.

Lo que hace esta tecnología inteligente tan impresionante es la gran cantidad de detalle, precisión y realismo con los que son generados los modelos 3D a partir de imágenes que inicialmente tenían sólo 2 dimensiones.

Aunque de momento el consumo de procesamiento es bastante alto, es muy posible que haya un mayor refinamiento en el futuro que permita utilizar esta tecnología de forma más rápida.

Aplicaciones

Desde Bringlife nos preocupamos por el aprendizaje de nuevas tecnologías que se puedan utilizar para el desarrollo de proyectos más innovadores. Recientemente, hemos puesto nuestra dedicación en el aprendizaje de NeRF, dándonos cuenta de las numerosas aplicaciones que tiene esta tecnología inteligente.

  •   Una de las aplicaciones que parece más obvias sería la industria del videojuego. Esta tecnología permitiría la generación de mundos virtuales más realistas y podría facilitar las diferentes pruebas de concepto que se llevan a cabo durante el proceso de diseño y desarrollo.
  •   Otra aplicación bastante interesante vendría de la mano del cine y la televisión. Perfeccionando el CGI que se utiliza sobre todo en las películas de superhéroes y ciencia ficción.
  •   El sector automovilístico, principalmente las que integran tecnologías inteligentes de auto-conducción como el AutoPilot de Tesla, podría beneficiarse también de este algoritmo con el objetivo mejorar el modelo de predicción que utilizan para hacer predicciones acerca del mundo que les rodea.

Sin duda esta tecnología representa un gran salto tecnológico en cuanto a la generación de imágenes se refiere y nos enseña la gran potencia que pueden llegar a tener las tecnologías inteligentes en un futuro que, como ya vemos, tal vez no sea tan lejano.