El algoritmo que convierte la noche en día

El algoritmo que convierte la noche en día

Este algoritmo es capaz de cambiar las condiciones de la carretera usando sólo sus cámaras. Un complemento perfecto para los coches autónomos.

¿Y si los coches autónomos pudieran cambiar lo que ven al gusto? ¿Cambiar la noche por el día y viceversa? Los desarrolladores de Nvidia han trabajado en una manera de conseguirlo.

Una de las claves de los coches autónomos para ver lo que hay en la carretera son las cámaras. Sirven para ver donde están otros coches y objetos, para leer las líneas de la carretera y las señales de circulación, entre otras cosas. Todo esto requiere visión artificial, la capacidad de que un ordenador pueda reconocer su entorno como si fuera un humano.

Y ahí es donde está una de las grandes claves de la inteligencia artificial. Existen cientos de compañías trabajando para conseguir llegar los primeros a la conducción autónoma. Nvidia, el conocido fabricante de tarjetas gráficas, lleva un tiempo en esta particular carrera. Y sus investigadores acaban de presentar una tecnología curiosa cuanto menos.

El algoritmo que cambia las condiciones de la carretera

Lo que tenéis encima es una demostración real que han presentado unos desarrolladores de Nvidia. La imagen real es la escena con nieve, la que se encuentra a la izquierda. Lo bueno es la imagen de la derecha: la que parece la misma ruta un día de primavera. Eso no es una grabación en otra estación, en realidad. Esa imagen la está construyendo un ordenador.

Se trata de un algoritmo que es capaz de “imaginar” una escena por sí sólo. Puede pasar de carreteras nevadas a soleadas, y cambiar el día por la noche. Gracias al algoritmo puede cambiar las condiciones de la carretera a placer. Entra una imagen, y sale la misma imagen con atributos diferentes. Como la condición de la carretera o los árboles, con machine learning.

La utilidad de esto no es mejor predicción o que nosotros veamos mejor. La idea es que el coche autónomo no sólo entrene recorriendo las carreteras de verdad, sino que también pueda entrenar con simulaciones. Así tiene más horas de entrenamiento y de experiencias, lo que significa que aprenderá más rápido.

Y las imágenes finales incluso podrían engañar a un humano. Es cierto que elementos como la noche son más difíciles de simular, se puede percibir en las imágenes. Por ejemplo, confunde un silo con un árbol en el primer vídeo. Pero es suficiente para añadir horas de entrenamiento al coche, y para acercarnos más rápido a la meta de conseguir un coche 100% autónomo.