¿Quieres sacar fotos inolvidables para tu Instagram? Este algoritmo sabe hacerlo mejor que tú.

Seguro que a estas alturas, como mínimo, a todos nuestros lectores les suena el deep learning. El aprendizaje profundo (deep learning) consiste en una serie de algoritmos usado en procedimientos de aprendizaje automático (machine learning) para modelar abstracciones de un alto nivel. Vamos, es lo que utilizan tecnologías como el reconocimiento de imágenes de Google o Microsoft.

Pero esta tecnología da muchísimo de sí, y pronto será el fundamento de una app para evaluar la relevancia que tendrá tu próxima foto.

MemNet y el índice de memorabilidad

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Los científicos del MIT han desarrollado un nuevo algoritmo, basado en aprendizaje profundo, el cual es capaz de determinar qué partes de una foto son más memorables. Este software llamado MemNet, utiliza inteligencia artificial para construir una especie de “mapa de calor” que determina las partes más interesantes de cada foto para el ojo humano. De hecho, sus responsables afirman que puede determinar la relevancia de una imagen incluso mejor que algunos seres humanos.

Para determinar este resultado, los científicos han realizado diversas pruebas en las que han utilizado MemNet junto a varias personas, tratando de asignar un “índice de memorabilidad” en base a la facilidad de cada foto por ser retenida por la memoria humana. Así, en una escala de 0 a 1, una foto que reciba una puntuación de 0.5 será recordada por, al menos, un 50% de las personas que la hayan estado observando durante unos 100 segundos.

Ya puedes probar MemNet

Lo mejor de todo es que ya puedes probar una versión de MemNet a través de la web LaMem del propio MIT, donde podrás empezar a analizar tus propias fotografías. En un futuro los responsables de MemNet esperan poder integrar sus algoritmos en una app móvil para facilitar el proceso e integrarlo en procesos de retoque fotográfico de una manera sencilla y directa. Tal vez la edición fotográfica este a punto de ser revolucionada por algoritmos que sepan exactamente qué queremos ver.

Vía | The Next Web