Las máquinas ya pueden reconocer objetos sin ayuda humana gracias a un algoritmo inteligente

Hace unos días os hablamos del proyecto Roboearth, cuyo objetivo no es otro que el de crear una auténtica Internet de las máquinas. Todo mediante la interconexión de robots distribuidos alrededor del mundo, los cuales a su vez están conectados a una base de datos común que irá almacenando lo aprendido por el resto de robots.

De este modo los robots irán adquiriendo los "conocimientos" de sus hermanos mediante su conexión a la nube. Algo que muchos ya han calificado como una suerte de Skynet, la famosa inteligencia artificial global que se encargaría de iniciar la guerra entre las máquinas y los humanos según la saga cinematográfica "Terminator".

Cuando una máquina no necesita a una persona

Pero parece que los avances en robótica y sus derivados no descansan nunca. Un grupo de investigadores de la Brigham Young University (Utah-EE.UU.) ha conseguido desarrollar un algoritmo inteligente que permite a las máquinas reconocer objetos mediante sus fotografías o vídeos sin la necesidad de ayuda humana.


Dah-Jye Lee, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática, ha explicado: "En la mayoría de los casos, las personas son las encargadas de decidir qué características hay que enfocar y luego escribir el algoritmo para reconocer el objeto. Con nuestro algoritmo, le damos un conjunto de imágenes y dejamos que el ordenador decida qué características son las importantes". Además con este nuevo algoritmo la máquina no tiene que recalibrarse cada vez que quiera reconocer un nuevo objeto, es decir, aprende por sí misma.

Aprendiendo como un ser humano

Para Dah-Jye Lee, el funcionamiento es muy similar a la idea de enseñar a un niño a diferenciar entre un perro y un gato. No se intenta explicar la diferencia, simplemente se les muestra a los pequeños imágenes, dibujos o vídeos de esos animales y ellos mismos aprenden por su cuenta. Según las pruebas realizadas por el equipo de Lee y sus alumnos, tras mostrar cuatro conjuntos de imágenes formadas por motos, caras, aviones y automóviles, el reconocimiento que se obtuvo por parte de la máquina fue del 100% de acierto.


Pero los investigadores han querido llegar un poco más allá. El equipo también probó su nuevo algoritmo con las imágenes de cuatro especies de peces diferentes, en este caso el resultado de precisión en el reconocimiento alcanzó el 99,4%.

Respecto a las utilidades de este algoritmo, los investigadores sostienen que puede ser utilizado para la detección de especies invasoras de peces, la identificación de algunos defectos en los productos como pueden ser las frutas en una cadena de producción, etc. Aunque ellos no lo han comentado, el potencial para la detección de personas mediante las cámaras de seguridad con este algoritmo es muy alto como para dejarlo pasar, estaremos atentos para ver si termina implantándose.