Desarrollador se une a Facebook y Google para hacer que las ‘máquinas vean’

Ahora las ‘máquinas ven’ con esta plataforma de visión por computadora de código abierto creada por un desarrollador ruso

Un desarrollador ruso en colaboración con Facebook y Google ha diseñado una plataforma de visión por computadora de código abierto que se comporta como una máquina de enseñanza y les permite “ver”.

Esto se desarrolla como un proyecto global de visión por computadora de código abierto por VisionLabs, un desarrollador de soluciones en el campo de la visión por computadora, análisis de datos y robótica, y residente del Clúster de TI de Skolkovo con el apoyo de Facebook y Google, dijo un funcionario.

VisionLabs combinó dos bibliotecas populares para desarrolladores: OpenCV y Torch. “Los dos gigantes de TI se interesaron en el estudio profundo de redes neuronales e inteligencia artificial y, por lo tanto, extendieron su apoyo”, dijo el funcionario a IANS. El proyecto conjunto con Facebook y Google se lanzó el año pasado.

La Biblioteca de Visión por Computadora de Código Abierto OpenCV y el Marco de Computación Científica de Código Abierto Torch son las herramientas más populares para los desarrolladores en este campo, junto con un amplio soporte para Algoritmos de Aprendizaje Automático. Cada uno de ellos tiene miles de usuarios. Mientras VisionLabs comenzó a combinar las dos bibliotecas, Google y Facebook financiaron el trabajo y verificaron los resultados.

Balmanohar Paluri, Líder de Investigación, Facebook AI Research, dijo: “El proyecto abre el campo de la visión por computadora a una mayor audiencia de desarrolladores. Nuestro enfoque es hacer que las máquinas vean. Para hacer eso, el conocimiento debe ser abierto.”

Varios obstáculos tecnológicos que enfrentaron los desarrolladores dentro de los campos de la visión por computadora y las redes neuronales fueron eliminados, como resultado del trabajo aceptado. De ahora en adelante, cualquier startup en este campo puede lanzar un proyecto en cuestión de días, donde antes podría haber tomado años.

Facebook, Google y VisionLabs no consideran esto un proyecto comercial; su propósito es desarrollar la comunidad y su objetivo son las perspectivas a largo plazo.

Desde hace algún tiempo, la idea de combinar los dos “mundos” populares de desarrolladores había estado en las cartas de los creadores de Torch y OpenCV, quienes lo habían estado discutiendo. Sin embargo, como suele suceder, nadie realmente se dedicó a hacer que la incorporación se materializara, explicó el funcionario.

En última instancia, fue uno de los tres principales líderes mundiales en términos de reconocimiento de imágenes, VisionLabs, quien estaba preparado para hacer que el proyecto sucediera y utilizar su propio conocimiento para hacerlo, que solo se había aplicado dentro del equipo en el pasado.

Alexander Khanin, Director General de VisionLabs, dijo que “comunicamos regularmente con la comunidad científica mundial y asistimos a todas las importantes conferencias internacionales.”

“Ya somos bien conocidos y estamos familiarizados con las unidades de investigación de Google, Facebook, Twitter y otras grandes empresas de TI. Cuando se lanzó la competencia cerrada para convertirse en el líder del proyecto, nos postulamos y, al final, fuimos elegidos. Google y Facebook financiaron nuestro trabajo, pero me gustaría reiterar que este no es un proyecto comercial para nosotros; todos los fondos, que de hecho fueron bastante modestos, se utilizaron”, agregó.

Albert Efimov, Jefe del Centro de Robótica de Skolkovo, dijo: “La integración del aprendizaje automático y la visión por computadora en un kit de desarrollo unificado es un paso importante hacia la estimulación de la creación de nuevas tecnologías y productos en industrias estratégicas como la robótica y la inteligencia artificial.”

Recientemente, la comunidad torch.ch, que alcanza de 10,000 a 15,000 personas al día, llevó a cabo un informe que fue publicado sobre la amalgama de Torch y OpenCV con ejemplos del software de reconocimiento desarrollado y fragmentos de código fuente.