TIC    ALIANZAS TECNOLÓGICAS

La inteligencia artificial de Vincent desafía al arte

NetApp, Nvidia y Cambridge Consultants se alían para desarrollar una solución inteligente "avanzada" que pueda aplicarse en diferentes sectores

18 SEP. 2018 - Cambridge (Reino Unido)
8 minutos
Vincent es el sistema de inteligencia artificial que es capaz de crear arte a partir de un boceto. Un usuario lo utiliza en Cambridge. / INNOVADORES

La unión hace la fuerza. Esta es la premisa que sustenta el triunvirato que han formado las multinacionales tecnológicas Cambridge Consultants, NetApp y Nvidia para trabajar en diferentes aplicaciones con las que pretende lograr la inteligencia artificial (IA) "avanzada". En esta particular alianza Cambridge Consultants pone la ingeniería especializada en machine y deep learning; NetApp administra las diferentes fuentes de datos y simplifica su uso en inteligencia artificial, y Nvidia es la encargada de la computación GPU, es decir del procesamiento de las imágenes.

El objetivo de las tres compañías es subrayar que la interacción de la inteligencia artificial con las personas no solo es posible, sino que es deseable para lograr mejores resultados en las aplicaciones de esta tecnología. Y que mejor escenario para demostrarlo que la ciudad británica Cambridge, una de las cunas de la investigación y la innovación tecnológica en la que el año pasado, por ejemplo, se lanzaron 168 startups tecnológicas. 

La sede del Digital Greenhouse de Cambridge Consultans se levanta en pleno parque científico y es el lugar escogido para la presentación de tres de los proyectos en los que están trabajando los ingenieros de estas tres empresas para lograr esta meta. El más destacado sin duda es Vincent, que coge su nombre de Van Gogh, porque es un sistema de inteligencia artificial que aspira a crear arte con la ayuda de un humano. La colaboración entre máquina y persona es la clave de este proyecto.

La tecnología de Vincent se podría aplicar a los coches autónomos y la seguridad digital

Una persona, artista o no, traza las líneas de un boceto y a partir de estas Vincent es capaz de completar la obra de arte. ¿Cómo? Gracias al aprendizaje automático, a entrenar con miles y miles de obras, en concreto con todas desde el Renacimiento hasta la actualidad. Esas líneas esbozadas son las pistas que necesita Vincent para analizar el contraste, el color, las texturas… unos parámetros que se ajustan a la idea que tiene la persona en su cabeza. 

El sistema es capaz de comprender e interpretar las posibilidades que tiene y utilizar todo el conocimiento que ha adquirido para crear una imagen completa. Para rematar la obra, la persona puede decidir qué filtro se ajusta más a lo que había pensado, desde uno más contemporáneo hasta uno más cubista, pasando por el impresionista, el barroco o el renacentista, entre otros, cuenta a INNOVADORES Luke Smith, ingeniero de Machine Learning de Cambridge Consultants.

El éxito de la interpretación de Vincent se basa en las múltiples redes de adversidad generativa (GANs por sus siglas en inglés) con las que ha entrenado para poder asumir una gran parte del conocimiento de la Historia del Arte. Pero, ¿y esto para qué nos puede servir más allá de su rol creativo? Monty Barlow, jefe de inteligencia artificial de Cambridge Consultants, asegura en la demostración que la tecnología de Vincent se podría aplicar a los coches autónomos y la seguridad digital.

Ver a través del humo

Aunque todavía queda mucho para poder mirar a través de las paredes, DeepRay, el segundo de los proyectos en los que trabaja esta coalición de empresas internacionales, utiliza la tecnología deep learning para aprender de la capacidad de las personas para convertir una imagen que vemos distorsionada a través de un cristal o de la niebla, por ejemplo, en algo nítido.  

Sally Epstein, ingeniera de Machine Learning en Cambridge Consultants, explica en la demostración que el reto es conseguir visualizar la "imagen perfecta" del objeto que se ve a través de un cristal distorsionado, gracias al entrenamiento y al aprendizaje al que se ha sometido a la máquina con miles de imágenes. 

El objetivo es que en las situaciones en las que la visión humana pueda fallar, podamos usar la tecnología de DeepRay para "restaurar" la imagen que vemos distorsionada por algún agente externo (humo, niebla, un cristal traslúcido…), aunque sean objetos que el sistema no haya visto antes. A partir de la tecnología deep learning,  DeepRay "da sentido a los bordes, las texturas, los colores" e incluso es capaz de "entender el contexto" aunque solo tenga datos parciales.

Aunque está en fase de prototipo dentro de su Greenhouse, desde Cambridge Consultants subrayan que puede ser un sistema realmente útil, por ejemplo, para ayudar a un bombero a ver de forma más nítida a través del humo. De nuevo, la interacción y la colaboración entre las personas y la inteligencia artificial. 

Una apuesta clara de este triunvirato, que ha superado las expectativas gracias al deep learning, según Christian Lorentz, SR Product Marketing  de NetApp. Así, Barlow incide en que será la IA avanzada la que logre dar "beneficios significativos" tanto a la industria como al bienestar humano. Una cualidad por la que que Carlo Ruiz, responsable de Negocio de la plataforma DGX de Nvidia, cree que "la inteligencia artificial es la nueva electricidad" de la revolución industrial en la que estamos inmersos, por lo que insta al tejido empresarial a subirse al tren y aprovechar todas las oportunidades de esta tecnología.

Algoritmos más precisos 'The Aficionado' es otro de los proyectos que desarrollan conjuntamente Cambridge Consultants, NetApp y Nvidia. Esta herramienta clasifica en tiempo real la música de un piano, superando «de forma abrumadora» los algoritmos clásicos de software hechos a mano. Logra identificar los estilos musicales más rápido y con más precisión.