Google utiliza IA para hacer modelos 3D del entorno

Google utiliza IA y por ello ha creado un nuevo tipo de algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) para hacer modelos 3D del entorno. Con apoyo de la red de consulta generativa Generative Query Network se desarrolló este sistema, después de ver algún espacio desde algunas perspectivas diferentes, este algoritmo fue capaz de reconstruir la apariencia de un objeto, incluso como lo haría desde ángulos no analizados.

Esto según Google, logró hacerlo sin supervisión humana o entrenamiento. Eso podría ahorrar mucho tiempo a medida que los ingenieros preparan algoritmos cada vez más avanzados para la tecnología, pero también podría ampliar las habilidades de aprendizaje automático para dar a los robots (militares o de otro tipo) una mayor conciencia de su entorno.

Los investigadores de Google pretenden que este nuevo tipo de sistema de inteligencia artificial elimine una de las principales suposiciones de la investigación en IA: revisar y anotar manualmente imágenes y otros medios que se pueden usar para enseñar un algoritmo, qué es qué. Si la computadora puede resolver todo por sí misma, los científicos ya no necesitarán pasar tanto tiempo reuniendo y clasificando datos para alimentar su algoritmo.

Es fácil imaginar un mundo donde este tipo de inteligencia artificial se utilice para mejorar los programas de vigilancia

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-Equipo desarrollador

Es por ello que se apoyaron de Generative Query Network (GQN) debido a que ofrece ventajas clave arrojando la estructura tradicional desde el movimiento, la estructura desde la profundidad y las técnicas de geometría de vistas múltiples, además, brinda datos que ayudan representar la estructura 3D del entorno (por ejemplo, como nubes de puntos, nubes de malla o colección de primitivos predefinidos).

Como consecuente, el sistema IA pudo tener la capacidad de crear una representación completa de una configuración 3D basada en solo cinco fotografías instantáneas virtuales separadas. En la prueba demostró que aprendió sobre la forma, el tamaño y el color de los objetos de forma independiente y luego combinó todos sus hallazgos en un modelo 3D preciso. Una vez que el algoritmo tenía ese modelo, los investigadores podían usar el algoritmo para crear escenas completamente nuevas sin tener que exponer explícitamente qué objetos deberían ir en dónde.

Las pruebas se llevaron a cabo en una sala virtual, los científicos de Google sospechan que su trabajo dará lugar a máquinas que pueden aprender de forma autónoma sobre su entorno sin que ningún investigador estudie minuciosamente un amplio conjunto de datos para hacerlo realidad.

Esta investigación probablemente aumente las aplicaciones existentes para el aprendizaje automático, como la mejora de la precisión de los robots de la línea de montaje para que puedan comprender mejor su entorno.

Hasta ahora, esta tecnología solo ha enfrentado pruebas sencillas con objetos básicos, nada tan complejo como una persona por lo que el algoritmo no puede adivinar rostros humanos después de ver la parte posterior de su cabeza o la parte de la barbilla.

Muestra que nos estamos acercando a máquinas verdaderamente autónomas que son capaces de percibir y comprender su entorno, tal como lo hacen los humanos.

-Generative Query Network