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Machine Learning +Deep Learning = AI

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Ejemplos:
1. Fabricación dinámica

Los robots industriales y robots colaborativos son dos de las más grandes aportaciones de la AI a los procesos de fabricación.
2. Seguridad

Uno de los pilares base o requisitos fundamentales para la realización de la industria 4.0 es la seguridad de los sistemas de información y las redes empresariales.

3. Mantenimiento

Otra de las aplicaciones más solicitadas de la inteligencia artificial en las industrias son los sistemas de apoyo al mantenimiento predictivo.

4. Control de calidad

Los equipos de visión artificial se apoyan en la inteligencia artificial para detectar cualquier tipo de anomalía en los productos, con niveles de sensibilidad microscópicos, a velocidades que un ser humano no puede igualar sin cometer errores.

La tranquilidad de tener cada producto final comprobado, que cumpla con los estándares de calidad y que no posea intrusos (catastróficos en sectores como la alimentación) es simplemente indispensable.

5. Automatización de procesos complejos

Hasta hace una década controlar actividades como el pick and place de piezas desordenadas eran tareas que se consideraban imposibles para los robots ya que estos eran mecánicos y respondían a escenarios prefabricados, por lo que cualquier desviación generaba una interrupción en el trabajo.

Gracias a las AI, los equipos industriales son adaptativos y pueden realizar de manera automatizada todo tipo de procesos complejos, manejando con suma eficiencia áreas como la logística, el picking, el embalaje, el transporte y el diseño de rutas optimas por su cuenta.

6. Agilidad en la toma de decisiones

La inteligencia artificial abrió la puerta de las industrias al Big Data, sistemas capaces de gestionar cantidades realmente masivas de información para reconocer patrones y facilitar la toma de decisiones.

La cantidad de variables complejas y el poder de procesamiento de estos sistemas supera con creces las capacidades humanas, por lo que gracias a ellos se pueden predecir sucesos, modelar conductas o descubrir oportunidades que de otra manera serian imposibles de ver.

7. Detección de oportunidades de negocio

La aplicación de inteligencia artificial a cerrado en gran medida la brecha que existe entre el proceso productivo y las actividades consideradas de oficina.

Los análisis de datos de interés, satisfacción del cliente y control de mercado que se logra a través de la inteligencia artificial puede generar información valiosa, que a su vez permite autorregular las operaciones de los robots.

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WALMART USA AI

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Gracias a la tecnología Just Walk Out, las tiendas físicas Amazon Go ofrecen una experiencia de compra total a un consumidor liberado de las características más molestas de hacer la compra de manera convencional.

Se eliminan las cajas, su personal y las colas para pagar. El cliente solamente tiene que añadir los productos que desee comprar a su cesta y salir del establecimiento sin pasar por ningún punto de pago ni validación.

Estas tiendas están equipadas con un nutrido sistema de cámaras, sensores de movimiento e inteligencia artificial para monitorizar los productos que el usuario añade a su cesta y así poder cobrarlos con posterioridad. El único requisito es ser usuario de la app Amazon Go, donde se reflejarán todos los productos adquiridos y se cargarán a la cuenta del usuario.

Aunque parece un concepto reciente, la realidad es que la primera experiencia de la multinacional que fundó Jeff Bezos abrió sus puertas en 2016 en Seattle. En ella, y en las más de 25 tiendas que hoy en día existen en diferentes ciudades de Estados Unidos, se pueden encontrar productos envasados y platos preparados.

Es una experiencia de compra que todavía puede parecernos un tanto futurista, pero que poco a poco se va normalizando en una nueva forma de relación entre la tienda tradicional y el consumidor digital.

https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxc

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Beneficios de la Inteligencia Artificial en el Retail

Los consumidores actuales quieren que su experiencia de compra sea rápida y fácil. El estilo de vida cambió y los vendedores deben adecuarse. El uso de la tecnología es esencial y sin lugar a dudas la inteligencia artificial representa una de las grandes tendencias en la industria minorista.

1. La omnicanalidad

2. Inteligencia Artificial y cómputo cognitivo

3. La optimización logística

4. La ubicación más conveniente

5. La personalización

6. Las interfaces virtuales

7. Ciberseguridad

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Marketing Digital

Las recomendaciones personalizadas son clave para mejorar las tasas de conversión en cualquier campaña. Así lo constata el Informe de Experiencia de Contenido, donde se afirma que puede incrementar un 60% la probabilidad de que el usuario consuma más contenidos, que cuando se le sugieren recomendaciones generales.

Existen plataformas de content marketing que utilizan la Inteligencia Artificial para personalizar la experiencia de contenidos y dinamizar el proceso de venta. De esta manera, se puede conocer con más exactitud a cada cliente potencial y pronosticar qué tipología de contenidos y áreas le pueden interesar más. Destacan plataformas como Uberflip, Hubspot o Storychief.

Educación

Los profesionales en educación han empezado a utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para evaluar las habilidades y carencias del alumnado, crear materiales de aprendizaje personalizados y llevar a cabo tareas complejas en poco tiempo, como la evaluación de pruebas escritas. Uno de los principales objetivos de la IA en la educación es empoderar a los estudiantes con el Aprendizaje Crowdsourcing, una técnica colaborativa utilizada para llegar a una meta común.

Investigación

Modelos de IA como Iris buscan en documentos complejos y ofrecen material relacionado buscando a lo largo y ancho de Internet. Generalmente lo hace a velocidades más altas que el motor de búsqueda de Google.

La solución es ideal para realizar estudios sobre determinadas materias, obteniendo así toda la información posible sobre cualquier asunto publicado en Internet en poco tiempo. De momento, gran parte de la información está focalizada en el contenido en inglés.

Asistentes de voz

Es habitual que en casa conozcas a Siri, Alexa o Cortana, ya que se han convertido en herramientas que nos facilitan el día a día. Los asistentes de voz se definen como un software que se erige sobre la Inteligencia Artificial y lo hace a través de un sistema denominado machine learning.

Los asistentes son capaces de captar los comandos de voz para luego entenderlos, analizar y generar un efecto relacionado con la directriz que se le ha proporcionado previamente. Nos los podemos encontrar, por ejemplo, en altavoces inteligentes, smartphones, electrodomésticos, automóviles o sistemas operativos.

Vídeo bajo demanda (VoD)

Inevitablemente la inteligencia artificial también ha irrumpido en plataformas donde pasamos horas y horas diariamente. HBO, Amazon Prime, Disney+ o Netflix son algunos de los medios de vídeo bajo demanda que seguramente tienes en casa.

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Inteligencia artificial para el clima (Jerson Rivas)

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Inteligencia artificial para el clima (Jerson Rivas)

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El clima es uno de los mayores cambios a los que se enfrentará la humanidad en el futuro cercano. Un cambio acumulativo que modificará las condiciones de vida del planeta de forma desigual y que viene acompañado de un escenario con mayor probabilidad de anomalías o, incluso, anomalías improbables.

Es fundamental entender las interrelaciones complejas del clima con cuestiones como el funcionamiento de la ciudad, los medios de vida, la industria, las relaciones de género o las migraciones y de esa manera poder cuantificar el impacto de desastres y crisis climáticas.

Disponemos de diversos datos procedentes de sensores ambientales, redes sociales, teledetección, topografía digital, teléfonos móviles y otras nuevas tecnologías.

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El clima es uno de los mayores cambios a los que se enfrentará la humanidad en el futuro cercano. Un cambio acumulativo que modificará las condiciones de vida del planeta de forma desigual y que viene acompañado de un escenario con mayor probabilidad de anomalías o, incluso, anomalías improbables.

Un nuevo entorno climático más adverso puede convertirse en un riesgo para la supervivencia de ciertas comunidades y el desarrollo sostenible del planeta en general.

Junto a las acciones destinadas a frenar el calentamiento global, un objetivo clave es incrementar la resiliencia, robustez e integración de comunidades, ciudades y regiones en todo el mundo para hacer frente a sus efectos.

Clima y resiliencia de las sociedades

De procesos resilientes como el desarrollo del propio ser humano podemos observar que la resiliencia es una propiedad profundamente dinámica y que emerge de la complejidad del sistema.

En un tejido socioeconómico conectado con la naturaleza, los desastres y el cambio climático ponen de manifiesto las fortalezas y debilidades de nuestros sistemas sociales y sus interdependencias con el ecosistema.

Si construimos sobre el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, prácticamente podemos encontrar relaciones sistémicas de todos los ODS con el cambio climático. Por eso es fundamental entender las interrelaciones complejas del clima con cuestiones como el funcionamiento de la ciudad, los medios de vida, la industria, las relaciones de género o las migraciones y de esa manera poder cuantificar el impacto de desastres y crisis climáticas.

Los desastres naturales afectan a cientos de millones de personas en todo el mundo cada año. Es básico diferenciar entre amenaza natural y desastre.

Aún cuando las amenazas son inevitables, los desastres pueden ser mitigados mediante acciones humanas e institucionales de anticipación, respuesta y recuperación. También a través de políticas y gobernanza que fomenten la resiliencia potenciando aquellos factores que mejoren la reacción del sistema social frente a las amenazas.

En todas estas estrategias, el big data y la inteligencia artificial se han convertido en herramientas clave.

Tecnología para evaluar los cambios en el clima

Medir el impacto de los desastres de forma holística y desde un enfoque de complejidad es posiblemente el primer paso para desarrollar estrategias y mecanismos de resiliencia. Para ello, ahora disponemos de diversos datos procedentes de sensores ambientales, redes sociales, teledetección, topografía digital, teléfonos móviles y otras nuevas tecnologías.

La medición del impacto de los desastres naturales en tiempo real y de forma integral tiene importantes beneficios:

Activación de mecanismos de respuesta (gubernamentales o humanitarios) de forma más rápida y eficiente.

Mayor eficacia mediante una mejor priorización de objetivos espaciales y poblacionales.

Mejor temporalidad, determinante para mitigar el impacto y acelerar la recuperación.

Mejor comprensión de los efectos a medio y largo plazo y más conocimiento para mejorar políticas y planes de estímulo.

Así, los datos y la inteligencia artificial permiten medir los impactos. Esto permite combinar la alerta temprana con una respuesta rápida y efectiva y políticas de resiliencia a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de los desastres. Cuando estos mecanismos pasan a formar parte de la gobernanza, es cuando realmente se puede hablar de resiliencia.

Vigilar anomalías utilizando datos

En un proyecto incubado en el marco de UN Data For Climate Action Challenge hemos utilizado datos heterogéneos de diversos organismos como Orange, Crimson Hexagon, Schneider Electric y Planet. Completamos estas fuentes con datos de Twitter, Google y la NASA para estudiar cuatro inundaciones ocurridas en distintas partes del mundo en los últimos años.

Los datos de satélite de alta resolución combinados con datos topográficos permiten extraer la huella espacio-temporal de los desastres. Integrando esta huella con datos climatológicos, se pueden caracterizar los umbrales de riesgo y evaluar su impacto en infraestructuras rurales y urbanas.

Sin embargo, muchas veces, los datos climatológicos no son suficientes para activar las alarmas y la prevención temprana es clave para mitigar el desastre. Por ejemplo, las inundaciones por desborde de ríos son difíciles de predecir simplemente con estaciones de lluvia.

La información extraída de redes sociales refleja el miedo y reacciones de las poblaciones al ver el daño incremental que va a causar el desastre. De este modo, a través de los datos como mecanismo de escucha, las personas se convierten en los mejores sensores de los desastres.

Para una caracterización más completa del desastre, es necesario integrar las diversas capas geográficas de puntos clave como hospitales o carreteras. Pero esta imagen estática de la situación es insuficiente.

Los datos de móviles y la evolución del sentimiento en los días e inclusos meses posteriores al desastre permiten reconstruir patrones de movilidad para entender el impacto. Este impacto, sin embargo, no es homogéneo geográfica ni socialmente. De hecho, la vulnerabilidad crece de forma exponencial en muchos lugares, por ejemplo, al aumentar la inseguridad alimentaria.

Es necesario desagregar al máximo las mediciones de impacto para que sean representativas de todos los segmentos de la población, especialmente los colectivos y regiones más vulnerables. Para ello se necesitan los mejores datos disponibles que todavía no están a disposición de los actores humanitarios de forma sistemática.

Un aspecto importante que ponemos de manifiesto en nuestro estudio es la necesidad de una gobernanza de datos diseñada desde las necesidades humanitarias y no los intereses privados.

Compartir datos es el nuevo valor social que debe ser activado cuando se requiere en tiempo real. Esto implica diseñar e implementar sistemas e infraestructura de forma anticipada.

Hay una oportunidad única para iniciativas y empresas tecnológicas de formar parte de nuevos constructos globales. Por supuesto, existen diversos niveles de privacidad y riesgo asociados a la información y el uso de tecnología digital, incluida la inteligencia artificial. No obstante, existen niveles de riesgo que se podrán mitigar si garantizamos un desarrollo basado en principios éticos que dirijan la acción y el diseño de nuestro futuro, como la sostenibilidad.

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Inteligencia artificial para aumentar la resiliencia ante los desastres climáticos

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El clima es uno de los mayores cambios a los que se enfrentará la humanidad en el futuro cercano. Un cambio acumulativo que modificará las condiciones de vida del planeta de forma desigual y que viene acompañado de un escenario con mayor probabilidad de anomalías o, incluso, anomalías improbables.

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Control de calidad

Los equipos de visión artificial se apoyan en la inteligencia artificial para detectar cualquier tipo de anomalía en los productos, con niveles de sensibilidad microscópicos, a velocidades que un ser humano no puede igualar sin cometer errores.

mantenimiento predictivo
implica aplicar técnicas de monitoreo basadas en condiciones para recopilar y analizar datos de activos para comprender mejor el rendimiento de los activos y realizar el mantenimiento adecuado antes de que problemas inminentes puedan afectar negativamente el rendimiento, la disponibilidad o la seguridad de la planta

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Marketing DigitalLas recomendaciones personalizadas son clave para mejorar las tasas de conversión en cualquier campaña. Así lo constata el Informe de Experiencia de Contenido, donde se afirma que puede incrementar un 60% la probabilidad de que el usuario consuma más contenidos, que cuando se le sugieren recomendaciones generales.Existen plataformas de content marketing que utilizan la Inteligencia Artificial para personalizar la experiencia de contenidos y dinamizar el proceso de venta. De esta manera, se puede conocer con más exactitud a cada cliente potencial y pronosticar qué tipología de contenidos y áreas le pueden interesar más. Destacan plataformas como Uberflip, Hubspot o Storychief.EducaciónLos profesionales en educación han empezado a utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para evaluar las habilidades y carencias del alumnado, crear materiales de aprendizaje personalizados y llevar a cabo tareas complejas en poco tiempo, como la evaluación de pruebas escritas. Uno de los principales objetivos de la IA en la educación es empoderar a los estudiantes con el Aprendizaje Crowdsourcing, una técnica colaborativa utilizada para llegar a una meta común.InvestigaciónModelos de IA como Iris buscan en documentos complejos y ofrecen material relacionado buscando a lo largo y ancho de Internet. Generalmente lo hace a velocidades más altas que el motor de búsqueda de Google.La solución es ideal para realizar estudios sobre determinadas materias, obteniendo así­ toda la información posible sobre cualquier asunto publicado en Internet en poco tiempo. De momento, gran parte de la información está focalizada en el contenido en inglés.Asistentes de vozEs habitual que en casa conozcas a Siri, Alexa o Cortana, ya que se han convertido en herramientas que nos facilitan el día a día. Los asistentes de voz se definen como un software que se erige sobre la Inteligencia Artificial y lo hace a través de un sistema denominado machine learning.Los asistentes son capaces de captar los comandos de voz para luego entenderlos, analizar y generar un efecto relacionado con la directriz que se le ha proporcionado previamente. Nos los podemos encontrar, por ejemplo, en altavoces inteligentes, smartphones, electrodomésticos, automóviles o sistemas operativos.Vídeo bajo demanda (VoD)Inevitablemente la inteligencia artificial también ha irrumpido en plataformas donde pasamos horas y horas diariamente. HBO, Amazon Prime, Disney+ o Netflix son algunos de los medios de vídeo bajo demanda que seguramente tienes en casa.

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Marketing DigitalLas recomendaciones personalizadas son clave para mejorar las tasas de conversión en cualquier campaña. Así lo constata el Informe de Experiencia de Contenido, donde se afirma que puede incrementar un 60% la probabilidad de que el usuario consuma más contenidos, que cuando se le sugieren recomendaciones generales.Existen plataformas de content marketing que utilizan la Inteligencia Artificial para personalizar la experiencia de contenidos y dinamizar el proceso de venta. De esta manera, se puede conocer con más exactitud a cada cliente potencial y pronosticar qué tipología de contenidos y áreas le pueden interesar más. Destacan plataformas como Uberflip, Hubspot o Storychief.EducaciónLos profesionales en educación han empezado a utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para evaluar las habilidades y carencias del alumnado, crear materiales de aprendizaje personalizados y llevar a cabo tareas complejas en poco tiempo, como la evaluación de pruebas escritas. Uno de los principales objetivos de la IA en la educación es empoderar a los estudiantes con el Aprendizaje Crowdsourcing, una técnica colaborativa utilizada para llegar a una meta común.InvestigaciónModelos de IA como Iris buscan en documentos complejos y ofrecen material relacionado buscando a lo largo y ancho de Internet. Generalmente lo hace a velocidades más altas que el motor de búsqueda de Google.La solución es ideal para realizar estudios sobre determinadas materias, obteniendo así­ toda la información posible sobre cualquier asunto publicado en Internet en poco tiempo. De momento, gran parte de la información está focalizada en el contenido en inglés.Asistentes de vozEs habitual que en casa conozcas a Siri, Alexa o Cortana, ya que se han convertido en herramientas que nos facilitan el día a día. Los asistentes de voz se definen como un software que se erige sobre la Inteligencia Artificial y lo hace a través de un sistema denominado machine learning.Los asistentes son capaces de captar los comandos de voz para luego entenderlos, analizar y generar un efecto relacionado con la directriz que se le ha proporcionado previamente. Nos los podemos encontrar, por ejemplo, en altavoces inteligentes, smartphones, electrodomésticos, automóviles o sistemas operativos.Vídeo bajo demanda (VoD)Inevitablemente la inteligencia artificial también ha irrumpido en plataformas donde pasamos horas y horas diariamente. HBO, Amazon Prime, Disney+ o Netflix son algunos de los medios de vídeo bajo demanda que seguramente tienes en casa.

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1. Inteligencia artificial y decisiones de crédito

La inteligencia artificial ofrece una evaluación más rápida y más acertada de potenciales clientes, con un costo menor. Lo que permite tomar decisiones más informadas. Un score crediticio alternativo que utiliza inteligencia artificial es mucho más completo y sofisticado comparado con criterios tradicionales de score de crédito. Esto ayuda a los prestamistas a distinguir entre cliente un alto riesgo y aquellos que no son riesgosos, pero no tienen un historial de crédito.

La ventaja es que estos sistemas son objetivos, por lo tanto, existen menores sesgos al tomar decisiones.

Los bancos digitales y fintech usan algoritmos de aprendizaje automático también conocido como machine learning. Con información alternativa por ejemplo de diferentes cuentas bancarias o de un smartphone se puede evaluar mejor a clientes potenciales de un crédito y proporcionar opciones personalizadas.

También las empresas de crédito empresarial en los Estados Unidos han reportado excelentes resultados gracias al uso de esta herramienta. Por ejemplo, de acuerdo con la compañía Emerj, 40% de las empresas que usan inteligencia artificial para financiamiento y préstamos obtuvieron una puntuación superior a 3 (de 4 puntos), en su puntuación de evidencia de retorno de inversión. Lo que indica un ecosistema de proveedores más sólido.

2. Inteligencia artificial y gestión de riesgo

La potencia del procesamiento permite manejar grandes cantidades de datos en poco tiempo y la computación cognitiva ayuda a administrar datos estructurados y no estructurados, una tarea que a un humano le llevaría demasiado tiempo. Los algoritmos analizan historiales de transacciones e identifican a tiempo signos de futuros problemas.

La inteligencia artificial en finanzas es una herramienta poderosa cuando se analiza en tiempo real las actividades de cualquier mercado o ambiente. Es posible hacer predicciones y generar detalles basados en múltiples variables, indispensables para la planeación financiera.

Una compañía de préstamos estadounidense, Crest Financial, empleó inteligencia artificial en la plataforma Web de los servicios de Amazon. E inmediatamente vio una mejora en los análisis de riesgo, sin el retraso asociado a los métodos de análisis tradicionales.

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Inteligencia artificial: En marketing

Análisis de datos y segmentación de clientes.

Recomendaciones y curación de contenido.

Diseño web automatizado y personalización de noticias.

Reconocimiento de idioma, así como de patrones e imágenes.

Análisis de sentimiento.

Servicio de atención al cliente predictivo.

Reconocimiento de imágenes

Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu teléfono.

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1) La IA se utiliza prácticamente en todo lo que este en tu mente y tenga fuentes de datos como texto, tabulares, multimedia etc.

2) Me gustaría que desarrolláramos casos prácticos en cada sesión. por ejemplo análisis del procesamiento de imágenes de lecturas de medidores o sensores que muestren un valor numérico. Clasificación de imágenes según su tipo.

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1. Walmart implementa robots para escanear estantes: Walmart es una de las tiendas retail más grandes del mundo y planea usar robots para ayudar a patrullar esos vastos pasillos. Walmart está probando robots de escaneo de estantes en docenas de sus tiendas. Los robots escanean los estantes en busca de artículos faltantes, cosas que necesitan reabastecerse o etiquetas de precios que deben cambiarse. Los robots liberan a los empleados humanos para pasar más tiempo con los clientes y garantizar que estos no se encuentren con estantes vacíos.

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Inteligencia Artificial
Programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial:

Procesamiento de lenguaje natural.

Incremento de los robots no físicos.

Automatización de procesos industriales.

Selección de contenidos.

5 Aplicaciones de Inteligencia Artificial Mas Importantes:

Salud.

Análisis territorial.

Gobierno digital.

Educación.

Emprendimiento.

Impacto en la vida diaria

Y precisamente para clarificar el impacto y beneficios del tema, el especialista describió 4 grandes aspectos de la vida diaria en los que la IA tendrá un impacto considerable:

1) Procesamiento de imágenes

Cámaras inteligentes por todos lados, con sistemas inteligentes y automatizados, para vigilancia, prevención del crimen, transporte, logística, identificación de personas, etc.

2) Procesamiento de lenguaje natural (chatbots)

Los chatbots (charlas virtuales de un cliente con una máquina) aún no son totalmente inteligentes.

Pero cada vez se van a parecer estos díalogos con bots a la interacción 1 a 1 con una persona, sobretodo en áreas de servicio. Un diálogo que parezca cada vez más humano.

3) Sistematización en la industria.

Aplicación de la IA en grandes sectores de negocios que aún no han sido automatizados, como la agricultura, agronegocios, ganadería.

4) Incremento de robots no físicos

Interacciones de intercambio de información que implican IA entre robots, máquina a máquina, y que no son humanoides o aparatos tangibles.

Éstos últimos son circuitos o sistemas (partes) de aparatos, que se coordinan con otros robots, que tampoco son físicos o son independientes (son parte de otro dispositivo).

# data[].attributes.body
1. Investigar sobre aplicaciones de la Inteligencia Artificial en diferentes industrias. Ej. Retail, Finanzas, etc.

2. Documentar un breve resumen del análisis realizado.

3. Debatir colaborativamente entre todo.

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Mejora de imágenes a través de IA

No todas las imágenes son capturadas por cámaras DSLR de alta gama, y muy a menudo sufren imperfecciones. Resulta tremendamente beneficioso guardar esas imágenes degradadas para que los usuarios puedan reutilizarlas para su propio diseño u otros fines estéticos.

Por otro lado, el retoque fotográfico permite a los fotógrafos provocar impresiones visuales espectaculares mejorando artísticamente sus fotos mediante ajustes estilísticos del color y el tono.

Sin embargo, también es una tarea que lleva mucho tiempo y es un reto que requiere habilidades avanzadas que van más allá de las capacidades de los fotógrafos ocasionales. El uso de un algoritmo automatizado es una alternativa atractiva al trabajo manual, pero dicho algoritmo se enfrenta a muchos obstáculos. Muchos estilos fotográficos se basan en ajustes sutiles que dependen del contenido de la imagen e incluso de su semántica. Además, estos ajustes suelen variar espacialmente.

Debido a estas características, los algoritmos automáticos existentes siguen siendo limitados y sólo cubren un subconjunto de estos retos. Recientemente, el aprendizaje automático profundo ha mostrado capacidades únicas para abordar problemas difíciles que se resistieron a los algoritmos automáticos durante mucho tiempo.

Antes de la era del aprendizaje profundo, hay algunos intentos que restauran fotos detectando automáticamente los defectos localizados, como arañazos y manchas, y rellenando las zonas dañadas con técnicas de inpainting.

La superresolución de imágenes (SR) tiene como objetivo recuperar texturas naturales y realistas para una imagen de alta resolución a partir de su contraparte de baja resolución degradada, lo que constituye un problema importante en el campo de la mejora de imágenes. La superresolución tradicional de una sola imagen suele entrenar una red neuronal convolucional profunda para recuperar una imagen de alta resolución a partir de la imagen de baja resolución. Los modelos entrenados con funciones de pérdida en la reconstrucción de píxeles suelen provocar efectos de borrosidad en las texturas complejas en los resultados de alta resolución generados, lo que dista mucho de ser satisfactorio. Recientemente, algunos enfoques adoptan redes generativas adversariales (GAN) para aliviar los problemas anteriores, pero las alucinaciones y los artefactos resultantes causados por las GAN plantean además grandes desafíos a las tareas de RS de imágenes.

Referencias:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/enhancing-your-photos-through-artificial-intelligence/
https://arxiv.org/abs/1412.7725
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wan_Bringing_Old_Photos_Back_to_Life_CVPR_2020_paper.pdf

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The amount of visual data we accumulate around the world is mind boggling. However, not all the images are captured by high-end DSLR cameras, and very often they suffer from imperfections. It is of tremendous benefit to save those degraded images so that users can reuse them for their own design or other aesthetic purposes.

In this blog, we are going to present our latest efforts in image enhancement. The first technique enhances the image resolution of an image file by referring to external reference images. Compared to traditional learning-based methods, the reference-based solution solves the ambiguity of computer hallucination and achieves impressive visual quality. The second technique restores old photographs, which contain a mix of degradations that are hard to model. To solve this, we propose a novel triplet domain translation network by leveraging real photos along with massive synthetic image pairs. The proposed technique revives the photos to a modern form. These two works enable users to enhance their photos with ease, and the techniques were presented at CVPR 2020 (Computer Vision and Pattern Recognition).

Learning texture transformer network for image super-resolution

Image super-resolution (SR) aims to recover natural and realistic textures for a high-resolution image from its degraded low-resolution counterpart, which is an important problem in the image enhancement field. Traditional single image super-resolution usually trains a deep convolutional neural network to recover a high-resolution image from the low-resolution image. Models trained with pixel-wise reconstruction loss functions often result in blurry effects for complex textures in the generated high-resolution results, which is far from satisfactory. Recently, some approaches adopt generative adversarial networks (GANs) to relieve the above problems, but the resultant hallucinations and artifacts caused by GANs further pose grand challenges to image SR tasks.

To address the above problems, reference-based image super-resolution (RefSR) is proposed as a new direction in the image SR field. RefSR approaches utilize information from a high-resolution image, which is similar to the input image, to assist in the recovery process. The introduction of a high-resolution reference image transforms the difficult texture generation process to a simple texture search and transfer, which achieves significant improvement in visual quality. We propose a novel Texture Transformer Network for Image Super-Resolution (TTSR). This approach can effectively search and transfer high-resolution texture information for the low-resolution input, which makes full use of the reference image to solve blurry effects and artifacts.

Texture transformer features

Transformer is widely used in natural language processing, which has achieved remarkable results. However, transformer is rarely used in image generation tasks. Researchers at Microsoft Research Asia propose a novel texture transformer for image super-resolution to successfully apply transformer in image generation tasks. As shown in Figure 1, there are four parts in the texture transformer: the learnable texture extractor (LTE), the relevance embedding module (RE), the hard-attention module for feature transfer (HA) and the soft-attention module for feature synthesis (SA). Details will be discussed below.

Learnable texture transformer. For texture extraction, recent approaches usually use semantic features extracted by a pre-trained classification model like VGG. However, such design has obvious drawbacks. First, the training objective of VGG network is a semantic classification label, and the high-level information is different from the low-level texture information. Therefore, it is not proper to use VGG features as the texture features. Second, the needed texture information is variable for different tasks. To solve the above problems, a learnable texture extractor, whose parameters will be updated during end-to-end training, is used. Such a design encourages a joint feature learning across the low-resolution (LR) and the reference (Ref) image, in which more accurate texture features can be captured, which provides a superior foundation for texture search and transfer to generate high-quality results.

Relevance embedding. As shown in Figure 1, the same as traditional transformer, the proposed texture transformer also has Q, K, and V elements. Q (query) represents the texture information extracted from the low-resolution input image. The Ref image is sequentially applied bicubic down-sampling and up-sampling with the same factor (4x) to be domain-consistent with LR and to obtain texture information as K (key). V (value) indicates the texture features extracted from the original Ref image which is used to transfer. For Q and K, a relevance embedding module is proposed to build a relationship between the LR and Ref image. Specifically, this module unfolds both Q and K into patches and calculates the relevance between each Q patch and each K patch by normalized inner product. A larger inner product indicates higher relevance between two patches, which means more texture features can be transferred. In contrast, lower inner product indicates lower relevance, and therefore less texture features can be transferred. The relevance embedding module will output a hard-attention map and a soft-attention map. The hard-attention map records the position of the most relevant patch in K for each patch in Q, while the soft-attention map records specific relevance values, that is the inner products. These two maps will be applied in the hard-attention module and the soft-attention module.

Hard attention. In the hard-attention module, we utilize the recorded positions in the hard-attention map to transfer corresponding patches, forming the transferred texture feature T. T contains the most relevant texture features of the Ref image in every position, and it will be synthesized with backbone features by concatenation operation.

Soft attention. In the soft-attention module, the above synthesized features will be multiplied element-wise by the soft-attention map. In such a design, more relevant textures can be enhanced, while less relevant ones will be relieved. Therefore, the soft-attention module can utilize the transferred textures more accurately.

Cross-scale feature integration

A traditional transformer achieves more powerful representation by stacking, but in an image generation task, simple stacking is not effective . To solve this, the texture transformer can be further stacked in a cross-scale way with a cross-scale feature integration module. The proposed texture transformers are applied in three scales: 1x, 2x, and 4x. Features from different scales will be fused by up-sampling or strided convolution. In such a design, the texture features transferred from the stacked texture transformers are exchanged across each scale, which achieves a more powerful feature representation and further improves the performance of our approach.

There are 3 loss functions in this approach: reconstruction loss, adversarial loss, and perceptual loss. The overall loss can be interpreted as:

Reconstruction loss. L1 loss is adopted since L1 is superior to L2 in generating clear images. This loss can be interpreted as:

Adversarial loss. Compared to reconstruction loss, the adversarial has less constraints on low-level frequency. This loss requires the domain consistency between generated results and the original image to generate more clear and realistic textures. This loss is based on WGAN-GP which can be interpreted as:

Perceptual loss. Perceptual loss is a special reconstruction loss imposed on the feature space of a neural network. There are two kinds of perceptual losses. The first one adopts VGG as the feature extraction network for the result image and the original high-resolution image. The second one adopts the proposed texture extractor to constraint features of the result image and the transferred features T. These two losses can be interpreted as:

Experiment results

The proposed TTSR is quantitatively evaluated on CUFED5, Sun80, Urban100, and Manga109 dataset, which is shown in Table 1.

On the other hand, a user study is conducted for qualitative evaluation. The proposed TTSR significantly outperforms other approaches with over 90% of users voting for ours, which verifies the favorable visual quality of TTSR. Figure 3 shows the results.

Figure 4 shows the visual comparison between the proposed TTSR and other methods on different datasets. TTSR achieves the best visual quality.

For more technical details, check out our CVPR 2020 paper "Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution". Source code and pre-trained models are available at https://github.com/researchmm/TTSR.

Bringing old photos back to life

People can be nostalgic and often cherish the happy moments in revisiting old times. There is a strong desire to bring old photos back to their original quality so that people can feel the nostalgia of travelling back to their childhood or experiencing earlier memories. However, manually restoring old photos is usually laborious and time consuming, and most users may not be able to afford these expensive services. Researchers at Microsoft recently proposed a technique to automate this restoration process, which revives old photos with compelling quality using AI. Different from simply cascading multiple processing operators, we propose a solution specifically for old photos and thus achieve far better results. This work will be presented in an upcoming CVPR 2020 presentation.

With the emergence of deep learning, one can address a variety of low-level image restoration problems by exploiting the powerful representation capability of convolutional neural networks, that is, learning the mapping for a specific task from a large amount of synthetic images. The same framework, however, does not apply to old photo restoration. This is because old photos are plagued with multiple degradations (such as scratches, blemishes, color fading, or film noises) and there exists no degradation model that can realistically render old photo artifacts (Figure 5). Also, photography technology consistently evolves, so photos of different eras demonstrate different artifacts. As a result, the domain gap between the synthetic images and real old photos makes the network fail to generalize.

We formulate old photo restoration as a triplet domain translation problem. Specifically, we leverage data from three domains: the real photo domain R, the synthetic domain X where images suffer from artificial degradation, and the corresponding ground truth domain Y that comprises images without degradation. The synthetic images in R have their correspondence counterpart in Y. We learn the mapping X→Y in the latent space. Such triplet domain translation (Figure 2) is crucial to our task as it leverages the unlabeled real photos as well as a large amount of synthetic data associated with ground truth.

As shown in Figure 6 , we propose mapping the synthetic images and the real photos to the same latent space with a shared variational autoencoder (VAE). Intuitively, synthetic images have a similar appearance to real old photos, so it is easier to align them into the same space due to their distribution overlap. In terms of network structure, we adopt VAE rather than vanilla autoencoder because VAE features denser latent representation due to the assumption of Gaussian prior for latent codes, which helps produce closer latent space with VAE1 and leads to a smaller domain gap. To further narrow the domain gap in this reduced space, we propose using an adversarial network to examine the residual latent gap.
Meanwhile, another VAE is trained to project clean images into the corresponding latent space. In this way, we obtain two latent spaces, the shared space Z_X (≈Z_R) for corrupted images and the latent space Z_Y for clean images. We now fix the encoders and decoders for both VAEs and train a mapping network that maps the latent spaces in between. This mapping network is learned by making use of paired data in R and Y. The mapping in the compact low-dimensional latent space is in principle much easier to learn than in the high-dimensional image space.

Furthermore, we propose global-local context fusion in the latent mapping network. This is motivated by the observation that artifacts existing in old photos can be categorized into two types. Unstructured defects such as film noise, blurriness, and color fading can be restored with spatially homogeneous filters by making use of surrounding pixels within the local patch. Structured defects such as scratches and blotches, on the other hand, should be filled in by considering the global context to ensure the structural consistency. In implementation, we train another scratch detection network to detect scratch areas in the photos, and we feed this mask information into the partial nonlocal block in the global branch so that the restoration excludes information in the corrupted regions during image inpainting.

Because the domain gap is greatly reduced in the latent space, the network during inference is capable of recovering old photos at the same quality of processing synthetic images. In addition, we crop faces in portraits and train a refinement network with a similar translation scheme on face dataset. The facial details-even under severe degradation-can be hallucinated at this stage, which improves the perceptual quality towards reconstructed photos.

Our method provides superior quality when comparing with several state-of-the-art methods in real photo restoration, as shown in Figure 8 . Our method appears the most sharp, vibrant, and realistic when compared to existing methods. During the subjective evaluation, our method is preferred as the best in 64.86% cases.

We present more results of our method in the following Figure 9. Our method works remarkably well to recover real photos from different periods.

Please refer to our paper, "Bringing Old Photos Back to Life," for more technical details.

Apart from photo restoration, colorizing a legacy photo or video is another area of interest to many people. In fact, we have published another CVPR paper earlier ( https://arxiv.org/abs/1906.09909). Here, we leave you with a photo demo of this technology.

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Photo finish: Two new AI methods for improving quality of photographs

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The amount of visual data we accumulate around the world is mind boggling. However, not all the images are captured by high-end DSLR cameras, and very often they suffer from imperfections. It is of tremendous benefit to save those degraded images so that users can reuse them for their own design or other aesthetic purposes.