{"id":23459,"date":"2024-03-12T03:00:39","date_gmt":"2024-03-12T03:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=23459"},"modified":"2024-03-12T03:00:39","modified_gmt":"2024-03-12T03:00:39","slug":"el-mit-simula-la-vision-periferica-humana-en-modelos-de-ia-para-detectar-objetos-en-la-periferia-visual","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=23459","title":{"rendered":"El MIT simula la visi\u00f3n perif\u00e9rica humana en modelos de IA para detectar objetos en la periferia visual"},"content":{"rendered":"
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A diferencia de los humanos, la inteligencia artificial (IA) no tiene visi\u00f3n perif\u00e9rica. Equipar modelos de visi\u00f3n por computadora con esta capacidad podr\u00eda ayudar a desarrollar pantallas que sean m\u00e1s f\u00e1ciles de ver para las personas. El Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) ha desarrollado un conjunto de datos de im\u00e1genes que permite simular la visi\u00f3n perif\u00e9rica en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Los investigadores descubrieron que entrenar modelos con este conjunto de datos mejoraba la capacidad de los modelos para detectar objetos en la periferia visual.<\/p>\n

\"IA
Seg\u00fan los investigadores, equipar los modelos de IA con visi\u00f3n perif\u00e9rica permitir\u00eda desarrollar pantallas m\u00e1s f\u00e1ciles de ver para las personas.<\/figcaption><\/figure>\n

Para lograr un enfoque m\u00e1s preciso, los investigadores del MIT comenzaron con una t\u00e9cnica utilizada para modelar la visi\u00f3n perif\u00e9rica en humanos. Conocido como modelo de mosaico de texturas, este m\u00e9todo transforma im\u00e1genes para representar la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n visual de un ser humano.<\/p>\n

Modificaron este modelo para que pudiera transformar im\u00e1genes de manera similar, pero de una manera m\u00e1s flexible que no requiere saber de antemano hacia d\u00f3nde apuntar\u00e1 la persona o la inteligencia artificial.<\/p>\n

Los investigadores utilizaron esta t\u00e9cnica modificada para generar un enorme conjunto de datos de im\u00e1genes transformadas que parecen m\u00e1s texturizadas en ciertas \u00e1reas, para representar la p\u00e9rdida de detalle que ocurre cuando un humano mira m\u00e1s hacia la periferia.<\/p>\n

Posteriormente, utilizaron el conjunto de datos para entrenar varios modelos de visi\u00f3n por computadora y compararon su desempe\u00f1o con el de los humanos en una tarea de detecci\u00f3n de objetos.<\/p>\n

Identificaci\u00f3n de un objeto ubicado en la periferia<\/h2>\n

A los humanos y a los modelos se les mostraron pares de im\u00e1genes transformadas que eran id\u00e9nticas, excepto que una imagen ten\u00eda un objeto objetivo ubicado en la periferia. Se pidi\u00f3 a cada participante que eligiera la imagen con el objeto objetivo.<\/p>\n

Los investigadores descubrieron que entrenar modelos desde cero con su conjunto de datos conduc\u00eda a mayores aumentos de rendimiento, mejorando su capacidad para detectar y reconocer objetos. El ajuste de un modelo con su conjunto de datos, un proceso que implica ajustar un modelo previamente entrenado para que pueda realizar una nueva tarea, dio como resultado menores ganancias de rendimiento.<\/p>\n

Pero en todos los casos, las m\u00e1quinas no eran tan buenas como los humanos y eran especialmente malas para detectar objetos en la periferia lejana. Su desempe\u00f1o tampoco sigui\u00f3 los mismos patrones que los humanos.<\/p>\n

Los investigadores planean continuar explorando estas diferencias, con el objetivo de encontrar un modelo que pueda predecir el desempe\u00f1o humano en la periferia visual. Tambi\u00e9n esperan inspirar a otros investigadores a realizar estudios adicionales de visi\u00f3n por computadora con su conjunto de datos disponible p\u00fablicamente.<\/p>\n

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A diferencia de los humanos, la inteligencia artificial (IA) no tiene visi\u00f3n perif\u00e9rica. Equipar modelos de visi\u00f3n por computadora con esta capacidad podr\u00eda ayudar a desarrollar pantallas que sean m\u00e1s f\u00e1ciles de ver para las personas. El Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT) ha desarrollado un conjunto de datos de im\u00e1genes que permite simular la visi\u00f3n … Sigue leyendo El MIT simula la visi\u00f3n perif\u00e9rica humana en modelos de IA para detectar objetos en la periferia visual<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-23459","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/23459","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=23459"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/23459\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=23459"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=23459"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=23459"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}