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Ampliar imágenes diminutas deja de ser un truco de CSI gracias a las redes neuronales

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Ampliar imágenes diminutas deja de ser un truco de CSI gracias a las redes neuronales

Da lo mismo si tenemos mucha o poca experiencia editando imágenes: sabemos que ampliar con calidad una fotografía es prácticamente imposible. Tomar cualquier instantánea y agrandarla infinitamente hasta ver detalles imperceptibles al principio solamente es un truco de CSI. Aunque en un futuro puede no ser así.

Let's Enhance es un proyecto que nace para demostrarnos que gracias a las redes neuronales aumentar y mejorar imágenes pequeñas comienza a ser posible. Y lo mejor de todo es que podemos usar el servicio, probarlo con nuestras fotografías y comprobarlo con nuestros propios ojos. En un par de clics.

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Esta red neuronal quiere darle calidad de réflex a las fotos que tomas con tu móvil

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Esta red neuronal quiere darle calidad de réflex a las fotos que tomas con tu móvil

Es innegable que los mejores teléfonos móviles del mercado, los estandartes de Apple, Samsung o Google, toman fotos increíbles. A pesar de lo pequeños que puedan ser los sensores y las lentes que montan, son capaces de captar instantáneas de una enorme calidad gracias tanto al hardware como al software.

Sin embargo, no todo el mundo tiene smartphones con tantas capacidades y las imágenes que acaban en sus galería pueden dejar bastante que desear. Por eso, para echar una mano a futuros teléfonos con componentes modestos, un grupo de investigadores se ha propuesto transformar «fotos ordinarias en imágenes de calidad DSLR» mediante redes neuronales.

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Un nuevo sistema podría ayudar a la policía a convertir los bocetos en imágenes reales

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Un nuevo sistema podría ayudar a la policía a convertir los bocetos en imágenes reales

Si bien el arte y la tecnología forman una excelente pareja desde hace tiempo –no hay más que dar un vistazo a la evolución de las cámaras y prestaciones fotográficas de los móviles y al alumbramiento de nuevas herramientas de edición, entre otros-, lo cierto es que, durante estos dos últimos años, hemos advertido una tendencia que trata de ir más allá.

Nos referimos a la apuesta por los algoritmos y redes neuronales capaces de detectar coincidencias entre imágenes, emular el estilo de determinados pintores, reinterpretar nuestra capturas, y un largo etcétera que te hemos ido contando. Unas utilidades que, en términos generales, parten de una base complicada y la simplifican, dándole un giro. Sin embargo, los científicos de la Universidad de Radboud (Países Bajos) han decidido crear una que hace todo lo contrario.

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Deep Dreams tiene un competidor: un algoritmo que colorea imágenes automáticamente

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Deep Dreams tiene un competidor: un algoritmo que colorea imágenes automáticamente

¿Os acordáis de Deep Dreams, el sistema basado en redes neuronales artificiales capaz de reinterpretar nuestras fotos con un toque entre onírico y terrorífico? Ahora tenemos un nuevo algoritmo, también construido sobre una red neuronal, que puede colorear fotos en blanco y negro con un resultado, en ocasiones, capaz de engañar al ojo humano.

El algoritmo, que de momento no tiene nombre, es obra de un grupo de investigadores de la Universidad de Berkeley, en California, y ha sido entrenado con más de un millón de imágenes en color. Gracias a la información obtenida de ellas, es capaz de predecir qué valores cromáticos tiene cada elemento en una foto en blanco y negro, y proceder a su coloración... con resultados desiguales.

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Así crea la inteligencia artificial de Facebook imágenes capaces de engañar al ojo humano

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Así crea la inteligencia artificial de Facebook imágenes capaces de engañar al ojo humano

La última gran carrera de las grandes empresas tecnológicas parece estar centrada en avanzar en el terreno del Deep Learning, creando redes neuronales artificiales capaces de aprender por sí solas y sin ayudas externas, algo que podría ayudar en una gran cantidad de aspectos a todas esas startups y grandes empresas del calibre de Pinterest o Google que están invirtiendo en ellas.

Facebook también está metida en el ajo, y ha presentado un estudio en el que explica cómo han sido capaces de crear un sistema capaz de aprender por sí sólo y crear sin ayuda externa imágenes de un tamaño de 64 por 64 píxeles que han sido capaces de hacer que el 40% de los voluntarios que las han visualizado lleguen a pensar que son reales.

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Cómo usa Google redes neuronales para ahorrar electricidad

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Cómo usa Google redes neuronales para ahorrar electricidad

Uno de los aspectos por los que más se preocupa Google es un que apenas vemos mucho: sus centros de datos. En 12 instalaciones repartidas por el mundo están los servidores que nos proporcionan Gmail, el buscador o YouTube y guardan nuestros datos. La compañía de Mountain View se ha preocupado mucho por la eficiencia de estos centros, con técnicas como la refrigeración por agua de mar o haciendo modelos de temperatura.

Sin embargo, donde Google destaca de verdad es en el software, en el mundo de los programas, no en el de las cosas físicas. Y precisamente usando software es como uno de sus ingenieros, Jim Gao, ha abierto la puerta a crear centros de datos mucho más eficientes.

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