Este algoritmo te dirá si tus fotos no interesan a nadie

Este algoritmo te dirá si tus fotos no interesan a nadie

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Este algoritmo te dirá si tus fotos no interesan a nadie

Este algoritmo te dirá si tus fotos no interesan a nadie, cómo mejorarlas y hacer que todos las recuerden. Lo han inventado en el MIT.

16 diciembre, 2015 17:45

Que si sacando la lengua, poniendo un ojo del revés, mirando al cielo… Hay tantas maneras de sacarse un autorretrato -si, autorretrato que suena mucho cañí que selfie- como personas con un móvil en el mundo. A pesar de haber llegado a ser escogida como palabra del año, el fénomeno del selfie se ha hecho tan corriente que en muchas ocasiones puede rozar la anodino y que, por ende, tus seguidores y contactos en Instagram o Facebook no le den ni un solo like.

Sin embargo, en el MIT parecen tener el antídoto para que tus selfies no sean un coñazo. Si, en uno de los centros tecnológicos más punteros del mundo también investigadores dedicados a investigar esta moda que se forjó en los probadores de ropa y los baños de las discotecas, gracias a los canis y otras tribus urbanas.

Averigua si tu foto se recordará o caerá en el olvido

Pues ahora, un grupo de ingenieros del Laboratorio de Inteligencia Artifical y Ciencia Computaciónal (CSAIL) del MIT han creado un algoritmo para predecir cómo se recordará o se olvidará una imagen de una manera muy similar a la que hace un humano. Ya habían desarrollado un primer programa capaz de analizar aspectos del rostro y ahora, a partir de esa primera versión, evoluciona con un nuevo concepto.

En resumen, que esta herramienta será capaz de decir si tu última foto es lo suficientemente atractiva o divertida cómo para que no caiga en el olvido en unas horas o en unos segundos. Según sus creadores, el funcionamiento del algoritmo se acerca muchísimo al de los humanos.

Comprueba la popularidad de tus fotos o tus selfies aquí

 En esta muestra online, aún en beta, puedes cargar tu imagen para obtener una puntuación y ver un mapa de calor que muestra las zonas de la imagen que pueden llamar más la atención y quedar para el recuerdo. «Esos mapas de calor te podrán indicar como recortar una foto o que partes retocar para mejorarla», aseguran sus creadores.

Objetivo: el retoque de imagen perfecto

Las aplicaciones potenciales para este algoritmo son muy amplias si tenemos en cuenta que las fotos y el acto de compartirlas sigue siendo la principal gasolina de las redes sociales. Cualquier cosa que ayude a mejorar la comprensión de cómo procesamos las imágenes que vemos y el impacto de esa información en nuestro recuerdo, tiene que ser útil.

El objetivo del programa no es otro que alcanzar el retoque perfecto. Saber qué áreas tienes que mejorar para aumentar la efectividad de tus mensajes.

Sin embargo, el objetivo final de este algoritmo fotográfico no es decirte si tu selfie o la foto que acabas de mandar por Whatsapp es un rollo o no. El equipo que lo creado asegura que tiene entre manos una aplicación que en un futuro próximo te dirá cómo tienes que retocar tu imagen para mejorar su impacto. Esto vendrá tremendamente bien ahora que las ‘fotos bonitas’ se han democratizado y se utilizan filtros de Instagram sin ton ni son, llegando a creer que tenemos entre manos auténticas obras de arte.

Aprendizaje profundo para saber lo qué es la popularidad

Más allá del usuario final el objetivo en otros campos es claro: mejorar el contenido de un anuncio/comercialización, mejorar recursos didáctico y aplicaciones.

Cómo os decimos, este algoritmo ha estado utilizando técnicas de aprendizaje profundo basadas en Inteligencia Artificial y ha sido expuesto a decenas de miles de imágenes con etiquetas complejas para aprender conceptos como la popularidad y el impacto emocional.

Para ello, durante la investigación, utilizaron a un nutrido grupo de voluntarios a los que le pidieron pulsar una tecla cuando se encontraban con una imagen que habían visto antes.   Ahora el objetivo no es otro que su tecnología también pueda aplicarse al reconocimiento de logos e imágenes creadas por ordenar.