El algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de la Universidad de California es capaz de producir imágenes realistas de cómo es un terreno visto a pie de calle a partir de imágenes aéreas o captadas desde satélites.
La técnica se basa en una forma de inteligencia de máquina conocida como red de confrontación generativa que está formada por dos redes neuronales llamadas "competidores" llamadas generador y discriminador.
Una de las redes neuronales —el discriminador— está entrenado con miles de pares de imágenes que corresponden tanto a la vista a pie de calle como a la vista aérea desde un satélite. La otra, el generador, solo dispone de imágenes por satélite que utiliza para producir imágenes que podrían equivaler a la vista de calle.
Cada imagen producida por el generador se contrasta con el "conocimiento" que tiene el discriminador de cómo se relaciona una vista sobre el terreno con una vista aérea para descartar o ajustar las imágenes producidas por el generador. De este modo el generador "aprende" a distinguir si la imagen que ha generador es aproximada a la imagen real o no.
"La red produce imágenes que son plausibles dada la imagen tomada de arriba, aunque por ahora son de baja calidad. Las imágenes generadas representan cualidades básicas del suelo: si hay una carretera, si el terreno es rural o urbano, etc. Las imágenes generadas a nivel del suelo parecían naturales aunque, como era de esperar, carecían de los detalles de las imágenes reales", explican los investigadores.
Fotografía: SpaceX, Unsplash.
