Redes generativas: ¿cómo funcionan y cómo se aplican en la industria y el sector de la visión artificial?

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Por el Grupo Bcnvision

tabla redes generativas
Esquema de una red GAN. Fuente: ResearchGate (2022)

Las redes generativas son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial y han ganado gran atención debido a su capacidad para generar contenido creativo y realista. Estos modelos de aprendizaje automático pueden generar nuevas muestras similares a un conjunto de datos de entrenamiento. A diferencia de otros enfoques de aprendizaje automático centrados en el reconocimiento o clasificación, las redes generativas se enfocan en crear datos nuevos. Una de las arquitecturas más conocidas es la Red Generativa Adversaria (GAN).

Las GAN (Generative Adversarial Networks) son un enfoque innovador en el aprendizaje automático que permite generar contenido artificial difícil de distinguir de lo real. Estas redes consisten en dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador crea nuevas muestras de datos, mientras que el discriminador intenta distinguir entre muestras generadas y reales. Esto lleva a una mejora continua en la creación de contenido artificial cada vez más realista. El proceso de competencia entre generador y discriminador es lo que impulsa el éxito de las GAN.

pintura abstracta inteligencia artificial
Ejemplo de imagen creada por DALL-E y su prompt. OpenAI (2023)

Tipos de redes generativas adversariales

Las GAN han evolucionado y se aplican a diferentes dominios, como imágenes, audio y vídeo. Por ejemplo, en el texto, las GAN pueden generar diálogos automáticos y resúmenes. En imágenes, se han utilizado para generar objetos que no existen en el mundo real, mientras que en el audio producen música o voces sintéticas. En el vídeo, generan secuencias realistas y fluidas.

DALL-E: La revolución artística

Un ejemplo destacado es DALL-E, una GAN desarrollada por OpenAI que genera imágenes a partir de descripciones de texto (prompt). Desde criaturas fantásticas hasta paisajes oníricos, DALL-E desafía los límites de la imaginación. También puede extender una imagen, agregar elementos nuevos o hacer variaciones sobre la imagen.

imagen fotorealista dall-e
Ejemplo de imagen fotorealista creada con DALL-E. Fuente: OpenAI (2023)

Usos prácticos de las GAN

Las GAN han encontrado aplicaciones en arte, publicidad, moda y generación de contenido creativo. En la visión artificial industrial, las GAN se utilizan para generar imágenes sintéticas, mejorar la calidad de imágenes y simular escenarios virtuales para el desarrollo y prueba de sistemas.

generacion defectos con gan
Ejemplo de uso de GAN para generación de defectos. Fuente IEEE (2022)

Conclusión

Las Redes Generativas Adversariales están impulsando la innovación en la visión artificial industrial, brindando numerosas posibilidades en generación de imágenes, mejora de calidad y detección de anomalías. A medida que estas tecnologías evolucionan, se esperan avances emocionantes en este campo, lo que puede mejorar la eficiencia y creatividad en diversas industrias. Es fundamental tener en cuenta los desafíos éticos y de privacidad para un uso responsable de esta tecnología.

* El presente artículo es un resumen del blog de Arturo Piñeiro del Grupo Bcnvision. Puedes leerlo completo AQUÍ.

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