Texto publicado por SUEÑOS;

Computación.

Algoritmo para que un ordenador aprenda a reconocer objetos sin ayuda
humana.

Aunque a algunas personas la idea de que un ordenador aprenda cosas sin
ayuda humana, incluyendo las del mundo exterior, les traerá recuerdos de
películas inquietantes de ciencia-ficción, existen muchos beneficios
potenciales en el hecho de que un ordenador o un robot aprendan a mirar de
forma mucho más inteligente el mundo a su alrededor.

El equipo del ingeniero Dah-Jye Lee, de la Universidad Brigham Young, en
Estados Unidos, ha conseguido eliminar la necesidad de tener humanos
adiestrando activamente a sistemas informáticos en el reconocimiento de
objetos. Lee y sus colaboradores han creado un algoritmo que puede
identificar de forma precisa y sin calibración humana objetos en imágenes o
secuencias de video.

En la mayoría de proyectos de reconocimiento automático de objetos, se
comienza con humanos decidiendo en qué rasgos el sistema informático de
reconocimiento debe centrar su atención, y después los científicos humanos
escriben el algoritmo correspondiente a esa decisión inicial de diseño. En
cambio, con el algoritmo creado por el equipo de Lee, se le da al ordenador
una serie de imágenes y se deja que sea éste quien decida qué rasgos son
importantes.

El algoritmo de Lee, por tanto, es capaz de establecer sus propios
parámetros de análisis. Además, no necesita ser reiniciado cada vez que se
requiere reconocer un nuevo objeto; los descubre por sí mismo.

Lee compara la idea a enseñar a un niño la diferencia entre un perro y un
gato. En vez de intentar explicárselo, mostramos a los niños imágenes de los
animales, y ellos aprenden por sí mismos a distinguir entre los dos. El
reconocimiento de objetos de Lee hace lo mismo: en vez de decirle al
ordenador a qué mirar para distinguir entre dos cosas distintas, simplemente
le alimentan con un conjunto de imágenes y éste aprende de forma autónoma.

El nuevo algoritmo puede identificar objetos con precisión en imágenes o en
filmaciones de video, sin requerir calibración humana. (Imagen: Bella
Torgerson McLaws / BYU)

No es mera teoría. El nuevo algoritmo ya ha sido probado y sus resultados
han sido iguales o mejores que otros de diseño innovador y alta eficiencia.

En las pruebas, se suministraron al programa de reconocimiento de imágenes
cuatro grupos de fotografías (rostros, automóviles, motos y aviones) y éste
alcanzó el 100 por cien de reconocimiento exacto en cada uno.

El equipo ha probado también el algoritmo en un conjunto de imágenes de
peces del departamento de biología de la universidad, que incluían fotos de
cuatro especies. El algoritmo fue capaz de distinguir entre las especies con
una precisión del 99,4 por ciento, un nivel que para un humano profano en
zoología marina puede ser difícil de alcanzar.

Los resultados muestran que el algoritmo podría usarse para infinidad de
aplicaciones, por ejemplo, sin ir más lejos, para detectar especies de peces
invasivas.

Otro uso evidente sería la detección de piezas u objetos defectuosos en una
cadena de montaje. Un robot industrial equipado con este algoritmo podría
aumentar así la eficiencia de su labor.

En el trabajo de investigación y desarrollo han participado además James
Archibald, Kirt Lillywhite y Beau Tippetts.

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