{"id":475830,"date":"2024-06-25T06:01:56","date_gmt":"2024-06-25T06:01:56","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.unitedwithisrael.org\/?p=475830"},"modified":"2024-06-25T09:01:56","modified_gmt":"2024-06-25T06:01:56","slug":"reimaginacion-de-imagenes-de-la-realidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.unitedwithisrael.org\/es\/reimaginacion-de-imagenes-de-la-realidad\/","title":{"rendered":"Reimaginaci\u00f3n de im\u00e1genes de la realidad"},"content":{"rendered":"

Hace apenas unos a\u00f1os, dif\u00edcilmente podr\u00edamos haber imaginado que millones de personas en todo el mundo tendr\u00edan acceso a aplicaciones generativas de IA f\u00e1ciles de usar que producen textos, im\u00e1genes y videos. Estas aplicaciones pueden generar resultados que parecen creados por seres humanos, as\u00ed como crear cosas que nunca han existido en la realidad.<\/strong><\/p>\n

Fuente: Enlace Jud\u00edo<\/p>\n

El r\u00e1pido avance en las capacidades de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos , que tras d\u00e9cadas de desarrollo han comenzado a generar textos complejos y razonablemente cre\u00edbles, tom\u00f3 por sorpresa incluso a los expertos. Como resultado, la atenci\u00f3n tambi\u00e9n se centr\u00f3 en los modelos que combinan texto con datos visuales, como im\u00e1genes y videos, y su desarrollo se aceler\u00f3. Ahora, estos modelos pueden generar videos realistas de una calle concurrida de la ciudad o una ardilla caminando por la luna-y todo lo que el usuario debe hacer es introducir una breve descripci\u00f3n textual o im\u00e1genes que sirvan de fuente visual. No obstante, junto a estas capacidades asombrosas y las preocupaciones que las acompa\u00f1an acerca de los peligros inherentes a ordenadores tan potentes, el alcance operativo de las redes de aprendizaje profundo contin\u00faan siendo limitadas-especialmente cuando se trata de videos-y este es el desaf\u00edo que muchos investigadores est\u00e1n abordando.<\/p>\n

El equipo en el laboratorio de la Dra. Tali Dekel para el estudio de la visi\u00f3n por computadora en el Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n y Matem\u00e1ticas del Instituto Weizmann de Ciencias espera superar las limitaciones de estas m\u00e1quinas generativas y llevarlas al nivel humano-o incluso m\u00e1s all\u00e1. \u201cDefino nuestro \u00e1mbito de investigaci\u00f3n como \u201cRe-renderizaci\u00f3n de la realidad\u201d, en otras palabras, recrear el mundo visual utilizando herramientas computacionales\u201d, dice Dekel. \u201cAnalizamos im\u00e1genes y videos y nos centramos en sus aspectos espec\u00edficos, y luego creamos una nueva version con caracter\u00edsticas diferentes. Mi objetivo es mejorar nuestra manera de ver el mundo, darnos una mayor creatividad e incluso una nueva clase de interacci\u00f3n con los datos visuales\u201d.<\/p>\n

Y Dekel agrega: \u201cNuestra investigaci\u00f3n plantea preguntas fascinantes como: \u00bfQu\u00e9 es lo que un modelo generativo aprende del mundo y c\u00f3mo codifica su informaci\u00f3n? \u00bfC\u00f3mo podemos representar eficazmente la informaci\u00f3n visual en el espacio y el tiempo permiti\u00e9ndonos modificarla, de modo que, en \u00faltima instancia, podamos interactuar con nuestro mundo din\u00e1mico a trav\u00e9s de videos?<\/p>\n

Adem\u00e1s de su labor en el Instituto Weizmann, Dekel es tambi\u00e9n una investigadora en Google. Mientras que sus estudios en el Weizmann se centran en superar las limitaciones de los modelos de IA existentes, su tarea en Google implica el desarrollo de nuevos modelos, como el revolucionario modelo de conversion de texto en video Lumiere, cuyos resultados se han hecho p\u00fablicos recientemente. Lumiere puede, con el uso de una breve indicaci\u00f3n textual o una foto de referencia, producer una rica e impactante gama de videos o editar videos existentes. Por ejemplo, el modelo gener\u00f3 una serie de videos de una mujer corriendo en un parque, convirti\u00e9ndola en una figura hecha de bloques de madera, ladrillos de juguete de colores o incluso flores.<\/p>\n

Lumiere es un modelo de difusi\u00f3n espacio-temporal para generar videos. \u201cLumiere es un modelo de difusi\u00f3n de texto a video dise\u00f1ado para sintetizar videos que retraten un movimiento realista, diverso y coherente, un desaf\u00edo fundamental en la s\u00edntesis del video.\u201d, seg\u00fan el art\u00edculo publicado por los investigadores, entre ellos, Dekel, cuando hicieron p\u00fablico el nuevo modelo. Lumiere es \u00fanico en su capacidad para generar una serie completa de fotogramas sin espacios entre ellos, mientras que los modelos anteriores comenzaban generando fotogramas clave distantes en la escala espacio-tiempo y s\u00f3lo despu\u00e9s rellenaban el movimiento entre los fotogramas clave. Este es el motivo por el cual los modelos anteriores ten\u00edan dificultades para generar un movimiento convincente y natural; Lumiere puede generar secuencias enteras de movimientos de alta calidad.<\/p>\n

Pero \u00bfc\u00f3mo hacen su magia los modelos de aprendizaje profundo? Incluso los cient\u00edficos, a\u00fan no est\u00e1n del todo seguros. \u201cTodo el campo de la IA generativa est\u00e1 experimentando un cambio de paradigma\u201d, explica Dekel. \u201cEn un pasado no muy lejano, estos modelos eran mucho m\u00e1s peque\u00f1os, sencillos y estaban dise\u00f1ados para realizar tareas espec\u00edficas, habitualmente utilizando datos etiquetados. Por ejemplo, para ense\u00f1ar a una computadora a reconocer objetos en una imagen, ten\u00edamos que presentarle una serie de im\u00e1genes en las cuales esos objetos estaban etiquetados y explicarle que esto es un auto, , esto es un gato, y as\u00ed sucesivamente. Ahora los modelos han crecido y pueden aprender de enormes cantidades de datos sin etiquetado humano. Los modelos adquieren una representaci\u00f3n universal del mundo visual que pueden utilizar para una diversidad de tareas, no solamente el prop\u00f3sito espec\u00edfico para el cual fueron entrenados en principio\u201d. Y aunque la mejora de la capacidad de auto-aprendizaje de estos modelos es evidente, a\u00fan no sabemos c\u00f3mo funcionan exactamente. \u201cGrandes secciones de las redes neuronales son para nosotros, algo as\u00ed como la \u201ccaja Negra\u201d, agrega Dekel.<\/p>\n

Para Dekel, las \u201ccajas negras\u201d dentro de estos modelos brindan excelentes oportunidades de investigaci\u00f3n. \u201cDurante el proceso de auto-aprendizaje, los modelos adquieren una enorme cantidad de informaci\u00f3n acerca del mundo. Como parte de nuestra investigaci\u00f3n en la re-renderizaci\u00f3n de la realidad utilizando herramientas digitales, estamos tratando de producer diferentes resultados de los modelos existentes, casi sin alterarlos en absoluto. En lugar de ello, estamos tratando de comporender major c\u00f3mo funcionan mientras intentamos descubrir nuevas tareas que ellos son capace de completar\u201d, se\u00f1ala Dekel sobre la investigaci\u00f3n que llev\u00f3 a cabo con sus colegas del Instituto Weizmann, el Dr. Shai Bagon, el Dr. Yoni Kasten de la investigaci\u00f3n NVIDIA y los estudiantes del Weizmann Omer Bar-Tal, Narek Tumanyan, Michal Geyer, Rafail Fridman y Danah Yatim.<\/p>\n

\u00bfY qu\u00e9 hay de la preocupaci\u00f3n que genera el enorme poder que poseen estos modelos\u201d? \u201cExiste un delicado balance entre el ser conciente de los riesgos potenciales de la tecnolog\u00eda y el deseo de que la misma avance m\u00e1s\u201d, afirma Dekel. \u201cNuestro compromiso es salvaguardar este equilibrio. Para el p\u00fablico en general, a veces puede parecer que estos modelos son omnipotentes, pero actualmente no es as\u00ed. Mi objetivo principal como investigadora es ampliar la posibilidades creativas que tenemos cada uno de nosotros, incluidas las personas que no son profesionales, y hacer avanzar la ciencia y la capacidad computacional de contemplar el mundo\u201d.<\/p>\n

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