El metaverso está evolucionando y por eso necesita de suficiente tecnología para seguir adelante. Algunos creen que los datos sintéticos podrían ayudar a mejorar la tecnología AR/VR en el ciberespacio. Pero, ¿cómo podrían hacerlo? Según Gartner, para 2024, el 60 % de los datos necesarios para crear proyectos de IA y análisis se generarán de forma sintética.

Recordemos que los algoritmos de aprendizaje automático generan datos sintéticos al ingerir datos reales para entrenar en patrones de comportamiento. Y, de este modo, poder generar datos falsos simulados que retienen las propiedades estadísticas del conjunto de datos original. Dichos datos pueden replicar circunstancias del mundo real y, a diferencia de los conjuntos de datos anónimos estándar, no son vulnerables a las mismas fallas que los datos reales.

Algunas pistas sobre cómo deben manejarse los datos sintéticos AR/VR para el metaverso

casco metaverso
Vía Unsplash

Es necesario reimaginar los mundos digitales con datos sintéticos

A medida que los desarrollos de AR/VR y el metaverso avanzan hacia entornos digitales más precisos, se requieren de nuevas capacidades para que los humanos interactúen sin problemas con el mundo digital. Esto incluye la capacidad de interactuar con objetos virtuales, la optimización de la representación en el dispositivo, entre otras cosas más.

Yashar Behzadi, CEO y fundador de Synthesis AI, dijo al respecto: “El metaverso estará impulsado por nuevos y potentes modelos de aprendizaje automático de visión por computadora que pueden comprender el espacio 3D que rodea a un usuario, capturar el movimiento con precisión, comprender los gestos y las interacciones, y traducir las emociones, el habla y los detalles faciales en avatares fotorrealistas”.

Por estas razones, el metaverso se está alejando del modelado y se acerca a un enfoque de desarrollo centrado en los datos sintéticos para AR/VR. En lugar de realizar mejoras incrementales en un algoritmo, los investigadores pueden optimizar el rendimiento del modelo de IA de un metaverso de manera mucho más efectiva al mejorar la calidad de los datos de entrenamiento.

Gracias al uso de datos sintéticos, las empresas pueden generar datos personalizables que pueden hacer que los proyectos se ejecuten de manera más eficiente, sobre todo porque se pueden distribuir fácilmente entre los equipos creativos. Esto brinda mayor autonomía, hecho que le permite a los desarrolladores ser más eficientes y centrarse en tareas relevantes.

La visión por computadora para el metaverso debe mejorarse

Para mejorar la experiencia del usuario, los dispositivos de hardware utilizados para ingresar al metaverso juegan un papel igualmente importante. Sin embargo, el hardware debe estar respaldado por un software que haga que la transición entre el mundo real y el virtual sea perfecta. Y esto, por supuesto, sería imposible sin la visión artificial.

De acuerdo con Richard Kerris, vicepresidente de la plataforma de desarrollo Omniverse de NVIDIA, la generación de datos sintéticos puede actuar como un remedio para estos casos. Debido a que proporciona ejemplos visualmente precisos de casos de uso al interactuar con objetos o construir entornos para capacitación.

Kerries explicó que el mayor desafío para los avatares virtuales es cuán personalizados son. Y es que esta generación de usuarios quiere una variedad diversa de avatares con alta fidelidad, junto con accesorios como ropa y peinados, y emociones relacionadas, sin comprometer la privacidad.

Identificación de objetos con visión artificial

Los modelos de visión por computadora basados ​​en IA para el metaverso requieren comprender las superficies del objeto para representarlas con precisión dentro del entorno 3D.

De acuerdo con Swapnil Srivastava, jefe global de datos y análisis de Evalueserve, los datos sintéticos serán de gran ayuda. Por esto: los modelos de IA podrían predecir y realizar un seguimiento más realista. Y en función de los tipos de cuerpo, la iluminación, los fondos y los entornos, entre otros.

“Metaverse/omniverse o ecosistemas similares dependerán en gran medida de humanos expresivos y conductuales fotorrealistas, que ahora se pueden lograr con datos sintéticos. Es humanamente imposible anotar imágenes 2D y 3D a una escala perfecta de píxeles. Con datos sintéticos, esta barrera tecnológica y física se salva, lo que permite una anotación precisa, diversidad y personalización al tiempo que garantiza el realismo”, selañó Srivastava.

Behzadi dice que la industria ahora está utilizando datos sintéticos para entrenar sistemas de seguimiento manual para superar tales desafíos.

Sin embargo, la creación de conjuntos de datos listos para la simulación es un desafío para las empresas. Específicamente para aquellas que desean utilizar la generación de datos sintéticos para construir y operar mundos virtuales en el metaverso.

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