{"id":7349,"date":"2017-10-10T08:25:30","date_gmt":"2017-10-10T14:25:30","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=7349"},"modified":"2017-10-10T08:25:30","modified_gmt":"2017-10-10T14:25:30","slug":"un-algoritmo-para-su-punto-ciego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/un-algoritmo-para-su-punto-ciego\/","title":{"rendered":"Un algoritmo para su punto ciego"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Un nuevo sistema del Laboratorio de Inform\u00e1tica e Inteligencia Artificial del MIT trabaja analizando la luz en el borde de las paredes, que es impactada por los reflejos de objetos a la vuelta de la esquina de la c\u00e1mara.<!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El uso de c\u00e1maras de tel\u00e9fonos inteligentes, el sistema para ver las esquinas podr\u00eda ayudar con auto-conducci\u00f3n de coches y de b\u00fasqueda y rescate.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La luz nos permite ver las cosas que nos rodean, pero \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si tambi\u00e9n pudi\u00e9ramos usarlo para ver cosas ocultas alrededor de las esquinas?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Suena como ciencia ficci\u00f3n, pero esa es la idea detr\u00e1s de un nuevo algoritmo del Laboratorio de\u00a0Inform\u00e1tica e Inteligencia Artificial del MIT\u00a0(CSAIL) &#8211; y su descubrimiento tiene implicaciones para todo, desde la respuesta de emergencia a los autom\u00f3viles autodirigidos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El sistema de im\u00e1genes del equipo CSAIL, que puede trabajar con c\u00e1maras de tel\u00e9fonos inteligentes, utiliza informaci\u00f3n sobre reflejos de luz para detectar objetos o personas en una escena oculta y medir su velocidad y trayectoria, todo en tiempo real.<br \/>\n<iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/W6wzUMk9w-c\" width=\"428\" height=\"321\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para explicar, imagine que est\u00e1 caminando por un pasillo en forma de L y tiene una pared entre usted y algunos objetos a la vuelta de la esquina.\u00a0Esos objetos reflejan una peque\u00f1a cantidad de luz en el suelo en su l\u00ednea de visi\u00f3n, creando una sombra difusa que se conoce como la &#8220;penumbra&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Usando el video de la penumbra, el sistema &#8211; que el equipo ha apodado &#8220;CornerCameras&#8221; &#8211; puede coser una serie de im\u00e1genes unidimensionales que revelan informaci\u00f3n sobre los objetos a la vuelta de la esquina.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;A pesar de que esos objetos no son realmente visibles para la c\u00e1mara, podemos ver c\u00f3mo sus movimientos afectan la penumbra para determinar d\u00f3nde est\u00e1n y hacia d\u00f3nde van&#8221;, dice Katherine Bouman SM &#8217;13, PhD &#8217;17, que es autor principal en un nuevo art\u00edculo sobre el sistema.\u00a0&#8220;De esta manera, mostramos que las paredes y otras obstrucciones con bordes pueden ser explotadas como&#8221; c\u00e1maras &#8220;naturales que revelan las escenas ocultas m\u00e1s all\u00e1 de ellas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bouman dice que la capacidad de ver alrededor de las obstrucciones ser\u00eda \u00fatil para muchas tareas, desde los bomberos que encuentran a la gente en los edificios en llamas hasta los conductores que detectan a los peatones en sus puntos ciegos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ella co-escribi\u00f3 el art\u00edculo con los profesores del MIT Bill Freeman, Antonio Torralba, Greg Wornell y Fredo Durand;\u00a0estudiante de maestr\u00eda Vickie Ye;\u00a0y el estudiante de doctorado Adam Yedidia.\u00a0Ella presentar\u00e1 el trabajo a finales de este mes en la Conferencia Internacional sobre Visi\u00f3n por Computador en Venecia, Italia.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>C\u00f3mo funciona<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La mayor\u00eda de los acercamientos para ver alrededor de obst\u00e1culos implican lasers especiales.\u00a0Espec\u00edficamente, los investigadores brillan las c\u00e1maras en puntos espec\u00edficos que son visibles tanto a la escena observable como ocultos, y luego miden cu\u00e1nto tiempo toma para que la luz regrese.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Sin embargo, estas llamadas &#8221;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.media.mit.edu\/publications\/coded-time-of-flight-cameras-sparse-deconvolution-to-address-multipath-interference-and-recover-time-profiles\/\" target=\"_blank\">c\u00e1maras de tiempo de vuelo<\/a>\u00a0&#8221; son caras y f\u00e1cilmente pueden ser tiradas por la luz ambiental, especialmente al aire libre.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por el contrario, la t\u00e9cnica del equipo CSAIL no requiere activamente la proyecci\u00f3n de luz en el espacio, y funciona en una amplia gama de entornos de interior y exterior y con c\u00e1maras de consumo disponibles.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Desde la visualizaci\u00f3n de video de la penumbra, CornerCameras genera im\u00e1genes unidimensionales de la escena oculta\u00a0<em>.\u00a0<\/em>Una sola imagen no es particularmente \u00fatil, ya que contiene una buena cantidad de datos &#8220;ruidosos&#8221;.\u00a0Pero observando la escena a lo largo de varios segundos y cosiendo docenas de im\u00e1genes distintas, el sistema puede distinguir objetos distintos en movimiento y determinar su velocidad y trayectoria.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;La idea de intentar lograr esto es innovadora por s\u00ed misma, pero conseguir que funcione en la pr\u00e1ctica demuestra creatividad y adeptness&#8221;, dice el profesor Marc Christensen, que sirve como decano de la Lyle School of Engineering en Southern Methodist University y no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n.\u00a0&#8220;Este trabajo es un paso significativo en el intento m\u00e1s amplio de desarrollar capacidades revolucionarias de formaci\u00f3n de im\u00e1genes que no se limitan a la observaci\u00f3n de la l\u00ednea de visi\u00f3n&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El equipo se sorprendi\u00f3 al descubrir que CornerCameras trabaj\u00f3 en una serie de situaciones dif\u00edciles, incluyendo condiciones clim\u00e1ticas como la lluvia.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Dado que la lluvia estaba literalmente cambiando el color de la tierra, pens\u00e9 que no hab\u00eda manera de que pudi\u00e9ramos ver diferencias sutiles en la luz en el orden de un d\u00e9cimo de un por ciento&#8221;, dice Bouman.\u00a0&#8220;Pero debido a que el sistema integra tanta informaci\u00f3n a trav\u00e9s de docenas de im\u00e1genes, el efecto de las gotas de lluvia promedia, y as\u00ed se puede ver el movimiento de los objetos, incluso en medio de toda esa actividad&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El sistema todav\u00eda tiene algunas limitaciones.\u00a0Por razones obvias, no funciona si no hay luz en la escena, y puede tener problemas si hay poca luz en la escena oculta en s\u00ed.\u00a0Tambi\u00e9n puede tropezar si las condiciones de luz cambian, como si la escena est\u00e1 al aire libre y las nubes se mueven constantemente a trav\u00e9s del sol.\u00a0Con las c\u00e1maras de calidad smartphone la se\u00f1al tambi\u00e9n se debilita a medida que se aleja de la esquina.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los investigadores planean abordar algunos de estos desaf\u00edos en futuros trabajos, y tambi\u00e9n tratar\u00e1n de conseguir que funcione mientras est\u00e1n en movimiento.\u00a0El equipo pronto lo probar\u00e1 en una silla de ruedas, con el objetivo de adaptarlo eventualmente para autom\u00f3viles y otros veh\u00edculos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Si un ni\u00f1o salta a la calle, un conductor puede no ser capaz de reaccionar a tiempo&#8221;, dice Bouman.\u00a0&#8220;Aunque todav\u00eda no estamos all\u00ed, una tecnolog\u00eda como esta podr\u00eda ser utilizada un d\u00eda para dar a los conductores unos segundos de tiempo de advertencia y ayudar en muchas situaciones de vida o muerte&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este trabajo fue apoyado, en parte, por el Programa DARPA REVEAL, la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias, Shell Research, y una beca de postgrado de Ciencias e Ingenier\u00eda de Defensa Nacional.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un nuevo sistema del Laboratorio de Inform\u00e1tica e Inteligencia Artificial del MIT trabaja analizando la luz en el borde de las paredes, que es impactada por los reflejos de objetos a la vuelta de la esquina de la 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