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Una nueva tecnología, SurfNet, crea imágenes en 3D a partir de otras convencionales en 2D


 Tecnología
Alejandro Serrano   26/07/2017
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El estudio, aún no completado, necesita menos datos y es más exacto... tanto que podría utilizarse en coches autodirigidos, con una cámara convencional en 2D.
Una nueva técnica que utiliza métodos de inteligencia artificial es capaz de crear formas en 3D a partir de imágenes en dos dimensiones, como fotografías convencionales; incluso es capaz de crear nuevas formas nunca vistas.

Karthik Ramani, profesor de Ingeniería Mecánica en University of Purdue (Indiana), afirma que esta “mágica” capacidad del aprendizaje profundo de la inteligencia artificial es capaz de aprender de forma abstracta. “Si le muestras cientos de miles de formas de algo parecido a un coche y luego le enseñas una imagen en 2D de un coche, puede reconstruir el modelo en 3D”, asegura. "Puede incluso tomar dos imágenes en dos dimensiones y crear una en 3D mezcla de ambas".

Cuando esté totalmente desarrollado, este método, denominado SurfNet, podría tener aplicaciones significativas en las búsquedas en 3D en Internet, así como ayudar a los sistemas de navegación autónoma en vehículos a comprender mejor el espacio que les rodea. Pero lo más impactante de esta tecnología es que podría ser utilizada para crear contenido 3D para realidad virtual y realidad aumentada, simplemente usando fotos estándar en dos dimensiones.



"Puedes imaginarte una cámara de video que toma fotos en dos dimensiones, y que en la realidad virtual todo aparezca de forma casi mágica en 3D”, especula Ramani. “Poco a poco, nos dirigimos hacia ese escenario, y en los próximos cinco años se materializará algo como esto. Muy pronto estaremos en una etapa en la que los humanos no serán capaces de diferenciar entre la realidad y la realidad virtual”.

El sistema informático aprende ambas imágenes, la 3D y la 2D en pares, de forma que es capaz de predecir otras formas similares sólo desde una imagen en dos dimensiones. "Funciona de forma similar a como una cámara o un escáner utiliza solo tres colores -rojo, verde y azul, conocidos como RGB- para crear una imagen en color, excepto que aquí se utilizan las coordenadas XYZ”, continúa Ramani. Según él, esta tecnología también permite una mayor precisión que los actuales métodos de aprendizaje de inteligencia artificial en 3D, que operan utilizando píxeles volumétricos.

"Utilizamos superficies en lugar de píxeles volumétricos, ya que definen la forma por completo. Es una ramificación interesante de este método. Al utilizar imágenes en 2D para reconstruir una estructura en 3D, en lugar de utilizar 1.000 puntos de datos como sucedería con otros sistemas, podemos hacer 10.000; esta tecnología es más eficiente y compacta”.

Una vez desarrollada del todo, esta tecnología podría ser utilizada en robótica, e incluso en coches autodirigidos. Con una cámara estándar en dos dimensiones, el vehículo podría comprender en 3D el espacio por el que se mueve.

Fuente: TechXplore.




 

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