APRO/Manuel Michelone
El mundo de la tecnología nos depara sorpresas. Mucha información que pudiese estar escondida sale a la luz después de curiosas investigaciones que quizás –en un principio– se hicieron por el simple hecho de tratar de entender un fenómeno. Además, con el paradigma de las redes neuronales, el cual hoy se usa para entender problemas que antes simplemente no podían resolverse, se abre un campo muy prolífico en lo que se refiere a nuevas formas de ver y analizar el mundo.
Por ello hay que estar atentos a los avances en esta rama de la inteligencia artificial, que, por años, no pareció víable, pero que en los últimos años ha resultado una formidable herramienta para tratar problemas que apenas hace unos años, no se tenía una buena idea de siquiera cómo atacarlos.
Hoy, gracias a que las redes neuronales tienen acceso a un gran número de datos, se pueden entrenar en una gran cantidad de tareas y los resultados son impresionantes en muchos casos. Por ejemplo, un grupo de investigadores mostró un desarrollo en donde, a partir de las orejas de las personas, se puede generar el rostro de las mismas y lo increíble es que el resultado es particularmente bueno.
La investigación parte del Departamento de Ingeniería en Computación de la Universidad Técnica de Estambul, cuyos miembros son Dogucan Yaman, Fevziye Irem Eyiokur y Hazım Kemal Ekenel. En el primer artículo relacionado con este tema de las orejas y los rostros, del 2017, «Domain Adaptation for Ear Recognition Using Deep Convolutional Neural Networks«, publicado en IET Biometrics, se buscaba investigar «el problema no acotado de reconocimiento de orejas«, lo que llevó a recolectar grandes bases de datos de orejas y rostros. Esto se usó para analizar los efectos de la calidad de las imágenes de las orejas, la cual debería tener cierta iluminación para poder tener un desempeño adecuado en la clasificación.
En la más reciente investigación de este grupo, la meta era generar un rostro frontal dadas como entradas las fotografías de las orejas de las personas. Se entrenó entonces una red neuronal basada en GAN (Red Generativa Antagónica). Esto es un sistema de dos redes neuronales que compiten mutuamente en una especie de juego de suma cero. Fueron presentadas por Ian Goodfellow et al. en 2014.
El título del artículo «Ear2Face: Deep Biometric Modality Mapping» hace referencia a las investigaciones hechas en el MIT, en el Laboratorio de Inteligencia Artificial, quien trabajó en temas como Speech2Face, que es una red neuronal para predecir el rostro a partir de su voz. Los autores de este trabajo no han puesto disponible públicamente mucho de ello, pero Dogucan Yaman ha puesto un repositorio en GitHub para Ear2Face, en donde se hacen algunas definiciones experimentales con cierto código que pronto estará disponible. También hay una explicación no muy técnica para la base de este trabajo.
Es sorprendente hallar la enorme cantidad de información que puede dar la imagen de una oreja. Claramente los rostros se determinan por los genes y estos a su vez determinan la forma final de las orejas. En esta correlación se encuentra la idea de poder asociar orejas a rostros. Y es verdaderamente increíble que la variación en las orejas pueda determinar el rostro de una persona.
¿Qué otras posibilidades se pueden abrir con este tipo de investigaciones? ¿Es que acaso la morfología del rostro está embebido en alguna otra parte del cuerpo? ¿Cómo es posible que las orejas sean la fuente de conocimiento para reconstruir un rostro? La ciencia no deja de ser fascinante.
