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En 2016, se hizo viral en Internet el ‘Mannequin Challenge’, un reto en el que miles de personas participaron para realizar posturas de maniquí al azar, mientras alguien caminaba a su alrededor dejando todo registrado en videos. Ahora, un grupo de ingenieros de Google ha utilizado estos videos para entrenar su Inteligencia Artificial (IA) en la complicada labor de predicción de la profundidad en 3D.

Aunque los seres humanos somos buenos para interpretar videos y escenas en 2D y 3D, las máquinas deben pasar por un proceso intenso de aprendizaje para ello. Pero, ¿para qué otorgarle esta habilidad a un robot? Los investigadores de Google consideran que les permite reconstruir la profundidad de los objetos y su disposición para moverse y maniobrar en entornos desconocidos.

Sin embargo, la verdadera inspiración de los expertos para llevar a cabo este estudio ha sido el desarrollo de la visión por computadora, especialmente la que se utiliza para la tecnología de conducción autónoma.

Una base de datos inesperada

Los investigadores recopilaron miles de videos del Mannequin Challenge que, básicamente, muestran a personas reales tratando de mantenerse lo más inmóviles posible mientras alguien los filma desde todos los ángulos. Según los expertos, estos videos son una fuente innovadora de datos para la comprensión de la profundidad de una imagen en 2D.

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Del total de videos recopilados, los expertos de Google convirtieron 2,000 en imágenes 2D, a través de datos de profundidad de alta resolución. Posteriormente, usaron esta información para entrenar a la red neuronal. Los resultados no pudieron ser mejores: la IA predijo la profundidad de los objetos en movimiento con más precisión que otros métodos similares.

Para evitar cualquier problema de privacidad, los investigadores pusieron a disposición del público la base de datos recopilada para promover investigaciones futuras sobre el tema. De esta forma, y sin buscarlo, un reto que se viralizó en YouTube continuará contribuyendo al crecimiento del sector de la robótica y la visión por computadora.

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