{"id":1699,"date":"2014-05-19T08:07:00","date_gmt":"2014-05-19T08:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/tecnologia\/avances-tecnologicos\/pronto-los-ordenadores-podran-entender"},"modified":"2016-04-13T13:33:36","modified_gmt":"2016-04-13T11:33:36","slug":"pronto-los-ordenadores-podran-entender","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/tecnologia\/avances-tecnologicos\/pronto-los-ordenadores-podran-entender\/","title":{"rendered":"Pronto los ordenadores podr\u00e1n entender qu\u00e9 sucede en un v\u00eddeo"},"content":{"rendered":"

Siguiendo los enfoques de comprensi\u00f3n del lenguaje, unos investigadores del MIT han desarrollado un m\u00e9todo para identificar qu\u00e9 est\u00e1 pasando en los archivos de v\u00eddeo<\/b>. El m\u00e9todo, basado en la rama de aprendizaje autom\u00e1tico de la inteligencia artificial, permitir\u00e1 a los ordenadores entender el contenido de los archivos en formato v\u00eddeo.<\/p>\n

\"Pronto<\/a><\/div>\n

El nuevo enfoque de an\u00e1lisis de v\u00eddeo utiliza los enfoques del an\u00e1lisis textual, examinando cada parte de un fragmento de contenido para averiguar el sentido global<\/strong>. Por ejemplo, en una oraci\u00f3n de un texto, los algoritmos pueden identificar los sustantivos, los verbos o los adjetivos, entre otras partes del discurso; y despu\u00e9s, determinar qu\u00e9 significa la combinaci\u00f3n de esas palabras en el orden en el que se encuentran.<\/p>\n

En los v\u00eddeos, los algoritmos de los investigadores del MIT primero identifican qu\u00e9 sucede en cada uno de los frames<\/em> por separado y despu\u00e9s determinan qu\u00e9 quieren decir cuando se combinan en un orden concreto<\/strong>.<\/p>\n

Por supuesto, la identificaci\u00f3n de lo que sucede en los v\u00eddeos es un problema de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>. El nuevo sistema no constituye un sistema aut\u00f3nomo de aprendizaje profundo, como algunos de los que trabajan en el reconocimiento de objetos, pero s\u00ed requiere que el ordenador aprenda por s\u00ed solo ciertas cosas<\/strong>.<\/p>\n

El algoritmo se entren\u00f3 con v\u00eddeos de acciones espec\u00edficas, pero tuvo que aprender por s\u00ed solo a diferenciar las distintas etapas necesarias para llevar a cabo una acci\u00f3n mayor (por ejemplo, preparar t\u00e9 o levantar unas pesas) y el flujo normal de una etapa a la siguiente.<\/p>\n

Un algoritmo de este tipo podr\u00eda ser muy eficaz para etiquetar e indexar las colecciones de v\u00eddeos en l\u00ednea<\/strong>, pero los investigadores apuntan a\u00fan m\u00e1s alto. Dado que el algoritmo es bueno en la predicci\u00f3n de eventos a partir de acciones incompletas, podr\u00eda identificar acciones incluso de fuentes de v\u00eddeo de streaming<\/em><\/strong>.<\/p>\n

Tambi\u00e9n podr\u00eda tener algunos usos m\u00e9dicos espec\u00edficos<\/strong>, como supervisar la realizaci\u00f3n de ejercicios o detectar si la gente recuerda tomar sus medicamentos, aunque te\u00f3ricamente se podr\u00eda aplicar a cualquier cosa.<\/p>\n

Hay otros enfoques interesantes<\/strong> para el an\u00e1lisis de v\u00eddeo utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico. Por ejemplo:<\/p>\n