Nvidia y el MIT entrenan a una IA para eliminar el ruido de fotografías y resonancias magnéticas

Un grupo de investigadores de Nvidia, el MIT y la Universidad de Aalto quieren acabar con el ruido en las fotografías. Lo están haciendo entrenando a un sistema de inteligencia artificial al que han llamado Noise2Noise, y al que han estado entrenando con 50.000 imágenes de ImageNet, escaneos de resonancias magnéticas, e imágenes generadas por ordenador.

A la IA se le ha estado mostrando todos estos tipos de imágenes primero sin ruido y con gran calidad, y luego aplicándoles diferentes tipos de ruido aleatorio. Al final, con este método de deep learning lo que quieren es conseguir que Noise2Noise sea capaz de reconstruir una foto eliminándole el ruido incluso aunque nunca la haya visto sin él.

En esta imagen compartida en el paper con todos los detalles técnicos puedes ver a la IA en acción. A la izquierda tienes la imagen a la que le han añadido ruido, y a la derecha la original sin el ruido. En el centro puedes ver los resultados que han conseguido obtener con la inteligencia artificial, que es capaz de limpiarlas para dejarlas casi como la original.

El ruido aparece en las fotografías cuando son tomadas con poca luminosidad, aunque también nos lo podemos encontrar en imágenes médicas, astronómicas o en las generadas por ordenador. En los últimos años se han estado buscando fórmulas y métodos para reducirlo, aunque no ha sido hasta hace pocos años que se han empezado a utilizar inteligencias artificiales con métodos de deep learning.

El objetivo final de este grupo de investigadores es precisamente el de desarrollar un método que pueda ser utilizado en ese tipo de fotografías que se sabe de antemano que van a tener ruido, como las ya mencionadas fotos astronómicas o las resonancias magnéticas. El trabajo será presentado oficialmente esta semana en la Conferencia Internacional de Machine Learning de Estocolmo, en Suecia.

La IA sigue desarrollando la fotografía

La inteligencia artificial lleva ya tiempo revolucionando el mundo de la fotografía, y este nuevo estudio de Nvidia, el MIT y la Universidad de Aalto es sólo un nuevo paso en esta misma dirección. De hecho, en las últimas semanas hemos visto cómo este tipo de tecnologías ha ayudado a que las fotografías oscuras se vuelvan perfectamente iluminadas, reconocer personas o colorear las fotos antiguas.

También han traído evoluciones al ámbito de la medicina, con sistemas capaces de detectar el cáncer de piel en fotografías, encontrar enfermedades cardíacas analizando los ojos de los pacientes, o incluso detectar el riesgo de que se queden ciegos. Por eso, hace ya un par de años que os contamos que ya no se puede practicar bien la medicina sin una inteligencia artificial al lado.

En un ámbito más doméstico también estamos viendo grandes avances en la fotografía en smartphones, tanto para mejorar las fotos en general como para que nosotros salgamos con mejor aspecto en el modo retrato. Tal es la importancia que está cobrando la IA en la industria móvil, que en abril Apple se llevaba al jefe de inteligencia artificial de Google se tratase. Porque realmente lo era, la división que les está haciendo fuertes en los smartphones.

En Genbeta | Predecir enfermedades cardíacas mirándote a los ojos: Google dice que su IA puede hacerlo

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"Los robots nos están devolviendo al siglo XIX": nuevos datos vinculan la automatización con el crecimiento de los populismos

Ni la victoria de Trump, ni el Brexit, ni el crecimiento de la extrema derecha, ni el boom del populismo son casualidad. El economista británico Carl Frey y su equipo sostienen que el crecimiento de los movimientos radicales por todo el mundo no es un accidente: es una consecuencia directa de la automatización industrial y la robotización de la economía que arrancó en los años 80.

Y es solo el comienzo, según los autores. “De cara al futuro, la automatización se convertirá en un desafío político cada vez mayor” porque estamos repitiendo uno tras otro los errores de antaño: los errores que llenaron el mundo de totalitarismos y guerras sangrientas. Es hora de aprender del pasado, dice Frey.

Estamos ante una nueva 'Revolución industrial', también en lo político

“Las trayectorias de la economía estadounidense durante las cuatro décadas posteriores a la revolución en la automatización de la década de los 80 casi reflejan exactamente las primeras cuatro décadas de la Revolución Industrial en Gran Bretaña”, escriben los autores y eso debe hacernos reflexionar.

“La revolución industrial comenzó con la llegada de la fábrica, pero no solo termino con la construcción de ferrocarriles, sino también con la publicación del Manifiesto Comunista”. Es decir, la industrialización transformó el mundo y, de paso, impulsó las ideologías políticas revolucionarias.

Para Grey y su equipo está claro que, si miramos el esquema general, el progreso es innegable: pero lo cierto es que en plena revolución industrial tres generaciones de clases populares británicas no vieron ningún beneficio en la industrialización. O, en todo caso, solo consiguieron mejoras marginales en un mundo que crecía disparatadamente.

Tanto es así que en 1850 los hombres eran más bajos que en 1760. Un dato que puede parecer aislado, pero que da cuenta de que el hundimiento de la calidad de vida de amplios sectores de la población. Lo interesante, como decía antes, es que Frey se atreve a trazar un paralelismo entre aquella situación y la actual.

Frey, Berger y Chen (2018)

Entre 1979 y 2013, la productividad aumentó un 65% pero los salarios por hora del 80% de la fuerza de trabajo aumentaron solo un 8,2%. Entre 2000 y 2013, de hecho, el 70% de los salarios se mantuvieron estables o cayeron en Estados Unidos. Con esto en la mente, desde la victoria de Trump, la idea de que la automatización ha tenido un papel clave en esa elección se ha hecho muy popular. Sin embargo, no han existido muchos estudios empíricos que corroboren esa intuición.

Un voto contra la robotización

No hay duda de que el voto de Trump fue un voto antisistema. Las encuestas poselectorales muestran que el 82% de los votantes creían que sería mejor para provocar un cambio. La preguntan que se hacen Frey y su equipo es qué cambio buscan los votantes. Para establecer esa relación ‘epidemiológica’ entre la mecanización y las elecciones del 2016, los investigadores cruzaron los resultados electorales con los datos de la Federación Internacional de Robótica.

Frey, Berger y Chen (2018)

Las conclusiones son que existe una correlación entre la automatización de los años anteriores a las elecciones y el voto. Tanto es así que, según sus modelos estadísticos, con una “exposición un 10% menor a la robotización”, en Michigan no habría ganado Donald Trump.

No obstante, los datos son poco concluyentes. Son llamativos, pero difusos. Esto lo reconocen los propios autores: "aunque estos hallazgos, naturalmente, deben interpretarse con cuidado, refuerzan la opinión de que la automatización en los últimos años incitó al electorado a optar por un cambio político radical”.

"El futuro será antirrobot"

No es la primera vez que Frey habla de la inminencia de una ‘revuelta antirrobótica”. Para él, resulta bastante probable que la ‘ansiedad de la automatización’ acabe desbocando en una resistencia popular a estas nuevas tecnologías.

Esa ‘ansiedad’ existe. En un estudio realizado por Pew Research en 2017, el 72% de los estadounidenses estaban preocupados por la automatización y hasta el 85% estaba a favor de políticas que restringieran el uso de máquinas solo a trabajos peligrosos para el ser humano.

De hecho, los investigadores repasan una serie de estudios en los que los trabajadores derrotados por la automatización (ingresos reducidos, migración forzosa, obsolescencia de habilidades o desempleo crónico) pueden buscar enfrentarse a esa tecnología fuera del mercado, en el activismo político. En el populismo antitecnológico del que hablan.

Sin embargo, hay más cosas que aprender de esa analogía. Durante décadas, 'ludismo' fue sinónimo de tecnofobia. Hoy sabemos que, en realidad, los movimientos luditas eran movimientos obreros en un contexto de restricción de derechos políticos y laborales. Son un buen ejemplo de cómo podemos fijarnos en el dedo y obviar por completo la Luna.

Los autores señalan que si no "encontramos maneras de compartir los beneficios de la automatización", es probable que mucha gente se revuelva contra la tecnología. Es difícil saber si ocurrirá (incluso aunque esté ocurriendo ya), pero lo que no debemos hacer es confundirlo con tecnofobia o habremos aprendido muy poco.

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Esta IA ha aprendido a conducir un coche en sólo 20 minutos: el próximo paso es que aprenda a circular

Un coche autónomo capaz de aprender a conducir por sí mismo. El equipo de Wayne, una empresa fundada por investigadores del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Cambridge, dice haber desarrollado un algoritmo de "aprendizaje reforzado" con el que la inteligencia artificial de un coche ha sido capaz de aprender a conducirlo en sólo 15 o 20 minutos.

Se trata de un método para entrenar sistemas de IA que ya hemos visto aplicados de otras maneras, como cuando DeepMind lo utilizó para que AlphaGo aprendiese a jugar al juego de mesa "Go" a base de prueba y error. Ahora, los investigadores de Wayne dicen que estamos ante la primera demostración de aprendizaje reforzado aplicado en los coches.

Para conseguirlo ha hecho falta un coche especialmente preparado, así como un conductor humano que iba corrigiendo los errores que hacía el coche durante las sucesivas pruebas... hasta que dejó de hacerlos. Y tampoco es que en estos 20 minutos hayan conseguido crear a un Fernando Alonso, sino que más bien la IA ha aprendido a permanecer dentro de un carril, que es algo muy diferente a aprender a circular.

Como demostración, en Wayve han publicado este vídeo en el que muestran el proceso de aprendizaje. Dentro del coche va un piloto que corrige los errores que comete la IA en cada intento. Con estas correcciones, el algoritmo va aprendiendo poco a poco a mantener el coche recto, hasta que al cabo de once intentos ya es capaz de mantenerse dentro de un carril sin desviarlo.

En el vídeo también podemos ver cómo en las primeras dos o tres pruebas el algoritmo tendía a irse enseguida hacia los lados, pero que poco a poco iba ganando confianza y estabilidad. Al final del vídeo también nos enseñan cómo finalmente su coche autónomo aprende a conducir lo suficiente como para no sólo mantenerse en el carril, sino a hacerlo durante curvas y en intersecciones.

Uno de los aspectos más llamativos es que esto se ha conseguido, siempre según los investigadores, utilizando un único procesador, midiendo el ángulo de dirección y velocidad, y con un sistema que utiliza una única imagen monocular. El objetivo de esta empresa, tal y como le han dicho a medios como CNet, es el de conseguir "mejores cerebros" para sus vehículos, no más hardware.

Sólo son los primeros pasos

Evidentemente, una cosa es aprender a manejar un coche manteniéndolo dentro de un carril y otra muy diferente el poder hacerle circular en una vía pública. Sin embargo, nos encontramos ante la aplicación de un método de aprendizaje para algoritmos de inteligencia artificial que ya ha demostrado su éxito a largo plazo, por lo que se trata de un avance importante.

En primer lugar, se trata de un método de entrenamiento que no necesita programar nada a mano ni utilizar complejos sistemas de mapeado en 3D. Simplemente aprende de sus errores con un sistema de tres pasos. Primero una exploración en la que el sistema realiza acciones y guarda los datos, después una optimización utilizando esos datos, y a continuación un proceso de evaluación con el que ver cómo se ha comportado el modelo. Y a partir de ahí pues otra vez a empezar.

Su finalidad no es enseñar a un coche a conducir desde cero, sino ser capaces de aportar un método para perfeccionar los sistemas actuales de conducción autónoma. En su artículo con todos los detalles hablan de partir de un algoritmo que inicialmente tiene el 95% de la calidad humana a la hora de conducir, y ser capaces de hacer que conduzcan incluso mejor que los humanos en pocos meses.

Evidentemente, para que esto sea posible la tecnología todavía tiene mucho que mejorar. Esto es algo en lo que la empresa dice estar trabajando, y que quiere ampliar su tecnología para ser capaces de enseñarle a un coche a completar tareas de conducción más complejas, como entender los semáforos, las rotondas o las intersecciones.

Vía | Wayve
En Xataka | Este robot de DeepMind sólo ha recibido una tarea, ha aprendido por sí mismo a moverse y completarla

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Alicia Richart, directora general de DigitalES: «España tiene un déficit de profesionales en materia digital»

Hace más de un año se produjo un punto de inflexión. Empresas de telecomunicaciones junto con firmas tecnológicas que abandonaron Ametic se dieron la mano para el nacimiento de DigitalES, asociación española para la digitalización y erigida como la patronal del sector tecnológico. Ahora, celebrará su puesta de largo con un gran evento en el que se abordará la digitalización del modelo económico y social en España. Alicia Richart, directora general, cree necesario una reforma fiscal para no perjudicar a las empresas frente a los gigantes digitales como Google o Facebook. Los días 10 y 11 de julio se celebrará un gran evento sobre transformación digital en Madrid. Este es el primer evento asociativo que hacemos por primera vez. Nos creamos hace trece meses. Somos la patronal del sector tecnológico. Empezamos 16 empresas. Somos ahora 41. Empezamos representando 1.5% del PIB y, ahora, 44% del total. Es un encuentro en el que vamos a repasar los principales retos, los desafíos de nuestro sector y de nuestra sociedad y del mundo en el que vivimos. Los temas que vamos a tratar con mayor relevancia cuál es la hoja de ruta de la estrategia digital para España, en donde contaremos con la presencia de la ministra de Industria, la presencia del Secretario de Estado para la Agenda Digital, intervención de la directora general de la Agencia Española de Protección de Datos Mar España. Hablaremos de las tendencias en inversión, el reto del empleo, de la revolución tecnológica, de democracia y digitalización. ¿En qué lugar está España dentro de la economía digital europea? Hay dos índices. Uno de ellos, el Índice sobre Economía y Sociedad Digital (DESI), sitúa a España en la posición diez, por encima de la media de los países de la Unión Europea. Si miramos otras fuentes como el World Economic Forum, estamos en la posición 35 a nivel mundial. Pero estas estadísticas son más subjetivas. En mi opinión, estamos bien porque estamos por delante de la media, pero no es suficiente. Precisamente, Europa no es el continente que lidera esta revolución tecnológica. ¿Qué sector sobresale sobre todos los demás? Más que poner un sector de referencia pondría ejemplos de empresas, que creo que es más visual. Por ejemplo, el caso de Inditex. Una empresa que ha pasado de un modelo tradicional a uno disruptivo. ¿Pero cuáles son los puntos flacos? En el proceso de digitalización, las empresas van más lentas de lo que van los ciudadanos. Es verdad que España es un país digital, en penetración de «smartphones» se encuentra en un nivel elevadísimo, estamos acostumbrados a interactuar con cualquier tipo de servicios en internet. Lo más importante es el aspecto cultural. Es importante que las empresas estén motivadas a digitalizarse. Si el director general de una empresa no cree en los impactos que va a tener la revolución tecnológica esa empresa nunca a va a ser digital. Otro aspecto es la formación de las personas. España tiene un déficit en profesionales formados en materia digital. Y eso es uno de los handicaps que tenemos. Otro de los puntos débiles es la regulación. Estamos en una situación en la que hay una distorsión de la competencia puesto que para los mismos servicios no se tienen las mismas reglas. Queremos promover ese mismo campo de actuación para que ese negocio no se vea favorecido o penalizado por una regulación restrictiva que todavía a unos sí se les regula y a otros no. ¿En qué casos? En Europa tenemos miles de ejemplos, pero desde llamadas de teléfono que puedes hacer a través de aplicaciones OTT que no tienen la misma regulación que las llamadas telefónicas que haces a través de los servicios tradicionales. ¿Cómo se balancea eso? ¿Favorecer a unos o penalizar a otros? El objetivo es equilibrar. El objetivo no es castigar a las empresas, sino eliminar esa regulación que penaliza a los tradicionales. -Según diversos informes, el aumento de los niveles de digitalización puede generar un incremento del PIB per cápita y puede reducir las tasas de desempleo. Sin embargo, todo lo relacionado con la innovación en robótica industrial y avances en inteligencia artificial se mira con recelo por el posible impacto negativo en los trabajadores. ¿Cómo casa todo eso? La revolución tecnológica genera cambios profundos en la sociedad y la forma de relacionarnos. Esto genera ansiedad, miedos. Keynes, en los años treinta, ya acuñó el término «paro tecnológico». Cada vez que se automatiza todo tipo de proceso que esas tareas más susceptibles de ser repetitivas y de poco valor son las que primero se van a eliminar, pero como ha sucedido a lo largo de la historia. ¿Qué pasará con la revolución tecnológica? Que también vamos a ver ese periodo de transición, pero el 65% de los nuevos empleos están por crear. Tenemos que ser lo suficientemente hábiles para enfocarnos en actividades que sean difícilmente automatizables. Y esas son en las que priman la creatividad, la destreza manual y la relación interpersonal. Ahí entra la formación… Una persona que debe elegir una carrera en estos momentos, si sabe que hay un riesgo de pérdida de empleos en tareas más repetitivas, lo lógico es que se centre en actividades en las se promueven esas habilidades que difícilmente pueden ser copiadas por robots. ¿Cómo se hace eso? Si tuviera un hijo en edades tempranas trataría de inculcarle pasión, amor por las matemáticas, la física o la química, así como pensamiento computacional, que es muy importante para que a la hora de programar se sientan cómodos. Le inculcaría a vivir en época de cambios. Eso va a ser una constante en nuestras vidas. El saber trabajar en entornos cambiantes es muy necesario. También que se estuviera formando constantemente. Lo que es verdad es que la demanda de profesionales en esta materia es muy superior a la oferta. Entonces, hay muchos estudios que han quedado obsoletos o con dificultades para que esas personas encuentren un empleo razonable, pero en cambio las empresas que forman parte de DigitalES estamos evaluando cuál es el impacto de esas vacantes de puestos que no consiguen encontrar. Y esos suelen ser expertos en ciberseguridad, inteligencia artificial, programación… son los principales conocimientos que echan en falta en el mercado. ¿Ese cambio tiene que liderarlo la universidad? ¿Reforzar los estudios de posgrado? La universidad tiene que hacer el esfuerzo de estar permanentemente actualizada y mirando al mercado sobre los perfiles que faltan. Los estudiantes, por su parte, tiene que hacer el esfuerzo de estar permanentemente reciclandose y estudiando toda la vida. Tiene que ser un esfuerzo compartido. Desde los ciclos de primaria y secundaria hay que promover el pensamiento computacional, que las matemáticas se expliquen de forma clara, porque además de que te estructuran el cerebro te abren un mundo de oportunidades para ser científico de datos. Las matemáticas dan miedo porque no se explican bien. No deberían ser una asignatura ahí aislada, sino que sea algo transversal y aplicado a todas las materias. Si das clases de Historia, Geografía, Literatura, el profesor tiene que ser creativo para saber incorporar elementos o manejar herramientas digitales que están a su disposición, para que el niño vea que la tecnología es un medio para llegar a esos conocimientos. Como ingeniera industrial de formación, ¿cree que hay o no hay mujeres en sector? Hay un estudio de la Comisión Europea, Women in Digital, que me quedé impresionada porque yo era la primera que no era consciente de esa falta de mujeres formadas en ingeniería. En el sector hay un 33% de mujeres. Y solamente el 13% de las carreras técnicas son ingenieras. ¿Cuáles son los motivos de este escenario? Principalmente, por temas de estereotipos, de educación, familiar, por no saber transmitir esa pasión por las carreras técnicas que hace que las niñas no tengan esa tendencia a estudiar estas carreras, lamentablemente. ¿Hay una brecha de género en este sector? No tengo datos para decir si hay una brecha salarial debido al género. Las empresas de DigitalES son principalmente multinacionales y están muy claras las políticas de recursos humanos, y me costaría creerlo. Si la hubiera lo que haría sería visualizarlo porque ello vendría acompañado de una medida correctiva. ¿Cree que existe precariedad en este sector? En las empresas de DigitalES no creo que haya precariedad. La asociación engloba a más de 150.000 empleos y la mayoría son estables, por encima de la remuneración media española y en la que te permiten hacer una buena carrera profesional. ¿Cuáles son los retos de la asociación más a corto plazo? Consolidarse en un interlocutor de referencia en materia de digitalización en España. Ese es el gran reto principal. ¿Qué retos pendientes tiene el nuevo Gobierno? Todos los gobiernos del mundo tienen que poner el foco en los grandes retos de la digitalización. El debate regulatorio en el sector tecnológico va a estar encima de la mesa durante tiempo. Hay muchos temas que tratar. El primero es la fiscalidad. Es un tema que hay que revisar. Las reglas fiscales internacionales se definieron en un momento en el que internet no existía. Ahora se tienen que adaptar. La privacidad es otro gran tema que estará en el centro del debate regulatorio. Otro de los temas es la competencia y los monopolios. También las «fake news», que tiene mucha incidencia en elecciones. Cómo van a hacer frente los países en su lucha contra el cibercrimen es otro de los temas que debe estar en la agenda. Y otra la desigualdad laboral que genera la transformación digital. ¿Cómo valora la separación de Industria y Agenda Digital? Que la Agenda Digital dependa del ministerio de Economía es una buena noticia. Uno de los motivos es porque Nadia Calviño viene la Comisión Europea, y en este organismo la digitalización es un tema nuclear. También porque Economía es un ministerio transversal. Creemos que la transformación digital afecta a todos los ministerios. Hoy en día no hay una economía digital y una analógica. ¿Cree que el tratamiento de las administraciones públicas al sector digital es insuficiente? A mí me gustaría que fuera más. Ha habido críticas sobre los presupuestos públicos de I+D. Lo importante es que las ayudas que se den realmente se ejecuten. El problema es que haya más o menos recortes, sino que lleguen a los proyectos que se lo merecen. ¿Cree necesario abordar una reforma fiscal solo para este sector? Nuestro sector está muy tasado y fuertemente penalizado. Las empresas de DigitalES pagan 8.000 millones de euros en tributación fiscal, que es cifra relevante. Los operadores, en concreto, además se ven impactados por la tasa de radio televisión española, que son unos 300 millones de euros aproximadamente, que no se entiende por qué tiene que ser las telecomunicaciones y no otros sectores. En su momento se legisló así, pero no tiene ningún sentido. ¿Por qué no lo paga la automoción o las eléctricas? Pagan también otro impuesto sobre la tasa de espectro, unos impuestos en materia de antenas móviles. ¿Es necesario implantar una «tasa Google» a las tecnológicas y empresas digitales? El esfuerzo que se dedica al impacto fiscal es dinero que esas empresas no dedican a la innovación e investigación. Y eso es perder competitividad como país. Cuando se definieron las reglas de fiscalidad internacional no existía internet. Ahora existe una economía digital muy potente. Los beneficios que generan en un país las empresas digitales no tributan por ellos. No es ilegal, es perfectamente legal porque hay lugares como Irlanda o Luxemburgo que permiten que sea posible. Pero hay preocupación porque esto aumenta la presión fiscal. Todo el mundo comprende que no es normal que unas empresas paguen hasta 8.000 millones de euros en impuestos y que otras prácticamente no paguen nada. Es una distorsión claramente de la competencia porque estás favoreciendo a unas en detrimento de otras que también invierten y emplean a muchas personas en nuestro país. Con la posición de Europa estaría de acuerdo, porque entendemos que allá donde se generen los ingresos es donde tiene que haber tributación. No estaríamos de acuerdo con dobles imposiciones.

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CanguRo, el increíble vehículo personal que también es un robot autónomo con funciones de asistente virtual

Genial, alguien dice que diseñó un robot que sirve como scooter y que al mismo tiempo puede ser nuestro "amigo" y hasta ayudarnos a cargar nuestras cosas. Se trata de un par de japoneses, Shunji Yamanaka de la Universidad de Tokio y Takayuki Furuta del Future Robotics Technology Center (fuRo), quienes han desarrollo algo que han bautizado como un robot 'RidRoid' de nombre CanguRo.

Según sus responsables, lo de 'RidRoid' hace referencia a que estamos ante un vehículo montable con funciones de androide. CanguRo sobre el papel suena como una idea fantástica, ya que se trata de un robot autónomo que podemos controlar a distancia pero también podemos usarlo como vehículo personal.

Esto puede sonar hasta cierto punto confuso, por ello mejor veámoslo en acción en el siguiente vídeo.

Un 'RidRoid' nacido en Japón

De acuerdo a las especificaciones, CanguRo bajo su función de asistente podrá seguirnos y transportar paquetes pesados. Pero si decidimos usarlo como vehículo personal, sólo necesitaríamos cambiarlo de forma desde la aplicación móvil. Con esto, CanguRo desplegará su asiento y alargará su forma listo para subirnos.

En formato vehículo, CanguRo sería capaz de moverse a una velocidad de máximo 10 km/h, su operación es a través del manillar como si fuese una especie de Segway, ya que los movimientos se basarían en la presión que hagamos y la inclinación de nuestro cuerpo. Aquí no hay pantalla ni indicadores, ya que toda la retroalimentación sería a través de respuesta háptica en el mismo manillar.

Cuando se alcance la velocidad máxima, el manillar vibraría levemente para indicarlo, de igual forma recibiríamos un toque cuando nos encontremos ante un obstáculo, ya que CanguRo cuenta con su propio sensor LiDAR. Además, según sus creadores, tendríamos una cámara gran angular, sensor de distancia y hasta su propio sistema operativo.

Sus responsables aseguran que CanguRo estaría siempre conectado a internet, lo que le permitiría usar GPS y datos de mapas para su ubicación en tiempo real, ya que también mencionan que contaría con funciones autónomas. Gracias a esto, podríamos enviarlo a una ubicación determinada usando la aplicación móvil, ya sea para que nos espere ahí o bien, para realizar alguna tarea.

CanguRo funcionaría con energía eléctrica y una batería recargable, pero no se han dado detalles acerca de la autonomía o capacidad de la batería. Sus creadores también mencionan que están trabajando en añadirle voz, lo que, dicen, "ofrecería al usuario una experiencia mucho más personal", además de otorgarle funciones de asistente virtual para su interacción.

CanguRo es apenas un proyecto de investigación, pero sus responsables confían que sea una realidad en un par de años. Mientras tanto, en las próximas semanas, un prototipo estará disponible en Japan House, en la ciudad de Los Ángeles, para que aquellos interesados puedan conocer el RidRoid en vivo y a todo color.

Más información | fuRo

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Pintarte la cara de payaso es la forma perfecta de evitar el reconocimiento facial automático

Comienza a ser difícil salir a la calle sin que alguna cámara nos capte y trate de aplicar reconocimiento facial para identificarnos. El espionaje masivo con la excusa de la seguridad nacional es una realidad en países como China, y los paranoicos de la privacidad comienzan a preguntarse cómo evitar ese reconocimiento facial automático (AFR).

Un experto tecnológico ha encontrado una forma de engañar a estos sistemas: pintarse la cara de payaso, algo que descubrió casi de forma accidental gracias a los fans del grupo de Hip Hop Insanse Clown Posse (ICP), los llamados "juggalos" y "juggalettes". Dichos fans se aplican maquillaje de forma que se altera el aspecto de las facciones de la cara. Los sistemas de reconocimiento se vuelven locos con esa técnica... por ahora.

Sombra aquí, sombra allá, maquíllate, maquíllate

El experto en seguridad responsable del descubrimiento publicaba cómo funcionaba la técnica en su cuenta en Twitter, donde comentó cómo al maquillarse como esos fans las facciones de la cara quedaban totalmente enmascaradas y los sistemas de reconocimiento facial automático no lograban funcionar correctamente.

for anyone wondering why some face changes evade facial recognition and others don't, here's a visualization of how landmarks are placed on a few examples. juggalo makeup is particularly effective as it basically totally redefines what is interpreted as the jawline pic.twitter.com/dFSx5FEGc9

— TAHKION (@tahkion) 1 de julio de 2018

Como explicaba, el reconocimiento facial automático se basa en las distancias entre distintos puntos clave de la cara. El maquillaje de los juggalos y juggalettes hace que esas distancias queden distorsionadas, y los algoritmos de reconocimiento, que buscan patrones tradicionales donde deberían estar las cejas, la nariz, la boca o la barbilla, fallan.

for anyone wondering why some face changes evade facial recognition and others don't, here's a visualization of how landmarks are placed on a few examples. juggalo makeup is particularly effective as it basically totally redefines what is interpreted as the jawline pic.twitter.com/dFSx5FEGc9

— TAHKION (@tahkion) 1 de julio de 2018

El problema, claro, reside en que aunque ese maquillaje evita que seas reconocido por estos sistemas, hace que seas especialmente reconocible en la calle. Dicho de otra forma: todos tendríamos que pintarnos de payaso para poder ir por la calle y evitar así que los sistemas de reconocimiento facial automáticos nos pudiesen reconocer.

El debate sobre seguridad y privacidad vuelve a escena

Esos sistemas de reconocimiento facial comienzan a usarse de forma cada vez más amplia. Como explican en Naked Security, el blog de Sophos, se estima que el FBI cuenta ya con una base de datos con cerca de la mitad de las caras de toda la población de los Estados Unidos. Las recolectan a través de registros de detenciones, bases de datos de visados y pasaportes y también, claro, de la base de datos con los permisos de conducir de ciudadanos —que en EE.UU. son el documento como el DNI en España, por ejemplo— de 18 estados.

Esa ingente cantidad de información no garantiza que los sistemas sean precisos. Diversos estudios como este revelan cómo estas plataformas fallan más con las caras de personas de raza negra, algo que provoca según otros estudios que los afroamericanos sean arrestados tres veces más de lo que ocurre con personas de raza blanca porque están "sobrerrepresentados en estas bases de datos".

La tecnología es desde luego interesante para las fuerzas de seguridad, pero de nuevo se plantea el debate entre la privacidad y la seguridad. Y aunque ciertamente ese maquillaje logra engañar a la mayoría de estos sistemas —Face ID logra superar la prueba, pero solo si la cara se enfoca de cerca—, es probable que con el tiempo estos algoritmos puedan ser entrenados precisamente para poder superar esa dificultad.

En Xataka | Cómo está regulado el reconocimiento facial y cómo debería estarlo ahora que va a ser masivo

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Este robot "ciego" del MIT es capaz de correr, saltar y subir escaleras sin perder el equilibrio

No podemos negar que los robots articulados nos encantan y que es hipnótico ver qué son capaces de hacer. Los de Boston Dynamics suelen ser bastante sorprendentes (a veces hasta niveles algo espeluznantes), pero los del MIT tampoco se quedan atrás y ahora han logrado construir un robot "ciego" capaz de subir escaleras.

Para la "visión" de los robots suelen emplearse cámaras y sensores que permiten a la máquina saber qué tiene alrededor y calcular la distancia a los objetos para desplazarse, esquivar o interactuar con ellos. Pero en esta ocasión han prescindido de lentes, consiguiendo que el Cheetah 3 se capaz de desplazarse sin "ver" y sin perder el equilibrio.

Teniendo algoritmos como ojos

¿Cómo entonces logra Cheetah 3 desplazarse? Lo que han hecho en el MIT es desarrollar dos nuevos algoritmos, uno de detección de contacto y uno de control predictivo. La información que recibe el robot para hacerlo viene de giroscopios, acelerómetros y la posición de las articulaciones (respecto a ellas mismas y respecto al suelo).

El primero ayuda al robot a determinar el mejor momento para dar un paso y cómo hacerlo según lo que se encuentra, diferenciando acciones por ejemplo según se encuentre una roca o un suelo blando. Lo que hace es calcular la probabilidad de cada pierna para hacer contacto con el suelo, la fuerza que aplica al hacerlo y la de que la pierna esté en flexión (la fase media de un paso), un cálculo que hace cada 50 milisegundos (20 veces por segundo).

Uno de los algoritmos de Cheetah 3 realiza sus cálculos 20 veces por segundo

El segundo algoritmo le ayuda a determinar cuánta fuerza usar para las acciones. Es el que le ayuda a determinar cuándo aplicar la fuerza y en qué grado calculando de manera predictiva las posiciones del robot en el medio segundo posterior.

Como vemos en el vídeo, Cheetah 3 es capaz de saltar, subir escaleras y desplazarse a varias velocidades. Puede trotar suave a 0,5 metros por segundo, trotar más ágilmente a 1,7 m/s, correr a 2,75 m/s y galopar a 3 m/s (sobre una cinta andadora), aunque no dejan el dato de la velocidad máxima.

Cheetah 3 pesa 40 kilogramos y es fruto del trabajo de Sangbae Kim, profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT, y su equipo. Explica el investigador que el robot no sabe la altura de cada paso ni si hay obstáculos sobre las escaleras, y que simplemente se abre paso manteniendo el equilibrio gracias a los algoritmos.

Siendo estrictos, Cheetah 3 ha llevado cámaras, de modo que el robot tuviese un feedback de los alrededores y que ayudase a mapearlos. Pero fueron pruebas aisladas, y el equipo prefirió centrarse en las habilidades como "robot ciego", dejando la adición de cámaras como posibilidad en el futuro.

Un asistente para lo que menos nos gusta

Sangbae Kim y su equipo consideran que lo conseguido con Cheetah 3 puede llevar a que los robots sean útiles para las tareas que los humanos preferimos evitar por peligro o dificultad. "Trabajos peligrosos, sucios o difíciles" que podrían hacer éstos de manera remota, explica el investigador.

De momento no hay ningún plan de comercialización, como sí vimos en el caso de SpotMini, el perro robot de Boton Dynamics. Un robot que presenta cierta similitud con éste a nivel de articulaciones y que también nos dejó vídeos bastante curiosos, y que saldrá a la venta el próximo 2019.

La investigación será presentada en Madrid (España), en la Conferencia Internacional de Robots Inteligentes, donde mostrarán todos los movimientos que es capaz de hacer también en comparación a la versión anterior (Cheetah 2). Así que habrá oportunidad de verlo en acción junto con más robots de ésta y otras organizaciones.

Toda la información | MIT
En Xataka | Este pez robótico del MIT casi pasa por uno de verdad y se controla con un mando de Super Nintendo

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