Times Square bajo el agua o el zócalo en llamas: cómo afectará el cambio climático a su calle | Tecnología

Simulación de Times Square en la inundada Nueva York. Un algoritmo llenó con agua una foto tomada por Google Street View.

La mayoría de las consecuencias físicas del calentamiento global están muy lejos. Y al no sufrirlos directamente, nos resulta difícil interiorizar la extrema gravedad de la crisis climática que atraviesa el planeta. los Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec (MILA) quería hacer su parte para que la población tomara conciencia del mundo al que nos dirigimos. Un equipo de investigadores del prestigioso centro encabezado por Yoshua Bengio, considerado uno de los padres de las redes neuronales, ha desarrollado una herramienta que permite visualizar los efectos de inundaciones, incendios o nubes de contaminación en cualquier parte del mundo. La simulación se realiza mediante una red generativa antagónica (GAN), un tipo de algoritmo de aprendizaje automático (aprendizaje automático) que se utiliza, por ejemplo, para generar imágenes realistas desde cero, como los rostros de personas inexistentes en thispersondoesnotexist.com o los de los videos falso profundo.

El proyecto, en el que trabajaron unos treinta científicos durante dos años, en realidad tiene un nombre inspirado en el icónico sitio web de personas falsas: Este clima no existe (Este clima no existe). Abierto al público desde este jueves, el usuario solo tiene que escribir una dirección o seleccionar un punto recogido de Google Street View. A continuación, debe indicar qué tipo de catástrofe desea ver: inundación, incendio o nube de contaminación. El algoritmo hace su magia y devuelve la imagen con el efecto requerido. Por supuesto, las imágenes no pretenden ser un retrato exacto de lo que sucedería en cada ubicación específica si no se realizara ninguna acción, sino más bien una recreación que muestra los peores efectos posibles en el escenario que elija el usuario.

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La Plaza de Cibeles de Madrid, antes y después de ser inundada con el algoritmo Este Clima No Existe. La imagen original es de Google Street View. Este clima no existe

El realismo es especialmente llamativo en la opción de inundación, la que más quebraderos de cabeza al equipo de Bengio. El algoritmo toma la imagen propuesta por el usuario, automáticamente coloca una capa de agua sobre ella y luego la pinta con los reflejos del entorno de la imagen. El resultado es hiperrealista.

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El Capitolio en Washington, sumergido en una nube tóxica e inundado por el algoritmo desarrollado por el equipo MILA. En la imagen se puede ver cómo el sistema aplicó agua a una foto (de Google Street View) donde la gente caminaba. Este clima no existe

“Uno de los mayores desafíos fue hacer que el algoritmo fuera capaz de simular inundaciones en una amplia variedad de imágenes”, explica Alex Hernández-García, uno de los investigadores principales del proyecto. “Simplificándolo mucho, un módulo del algoritmo se encarga de detectar qué partes de la imagen necesitan ser cubiertas con agua y otro módulo se encarga de generar la textura del agua incorporando el contexto de la imagen, por ejemplo el reflejo de edificios. Finalmente, el resultado de estos dos módulos se combina para generar la imagen final ”.

Para detectar dónde cubrir con agua y dónde no cubrirla, Hernández-García y sus colegas combinaron varias técnicas de visión artificial y aprendizaje automático. “Por un lado, generamos una ciudad virtual en la computadora que nos permitió tener una serie de imágenes con y sin agua. También arreglamos un algoritmo que era capaz de hacer buenas predicciones en ese mundo virtual, detectando las diferentes partes de una escena: terreno, autos, edificios, árboles, personas, etc. “, ilustra.” Por otro lado, el algoritmo debe ser capaz de hacer buenas predicciones en imágenes reales (las de Google Street View). “Para estas últimas se utilizaron redes generativas antagónicas (GAN).

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El Zócalo, o Plaza de la Constitución de la Ciudad de México, en un entorno de incendios incontrolados o inundados. Ambas imágenes son el resultado del tratamiento del algoritmo This Climate Does Not Exist en una foto tomada por Google Street View. Este clima no existe

El proceso se completa en unos segundos y, antes de mostrárselo al usuario, se proporciona información sobre las causas y consecuencias del fenómeno meteorológico seleccionado y su relación con el cambio climático. Por ejemplo, si opta por una inundación, indica que las inundaciones repentinas matan a unas 5.000 personas al año, que se espera que el nivel del mar suba dos metros a finales de siglo y que esta importante alteración del planeta alterará para siempre la situación. la vida de al menos mil millones de personas para fines de 2050. “Si no hacemos nada pronto, tendremos que enfrentar grandes desastres climáticos”, dice el profesor Bengio, director científico del MILA. “Este sitio web hace que los riesgos del cambio climático sean mucho más reales y personales para las personas”, dice.

Redes generativas antagónicas

La inteligencia artificial dio un salto cualitativo hace aproximadamente una década con el surgimiento y consolidación del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (aprendizaje profundo). Estas técnicas se basan en al tren a la máquina para que, habiendo llegado a ciertas conclusiones por sí misma, pueda realizar tareas complejas. Por ejemplo, si desea que el algoritmo distinga entre muffins o chihuahuas, el programador proporciona un conjunto de ejemplos para cada categoría y luego devuelve miles de imágenes sin clasificar. La máquina establecerá sus asociaciones y, cuando se equivoque y se le señale el error, afinará sus criterios de distinción.

Bengio ganó el Premio Turing 2018, considerado el Nobel informática, junto a Geoffrey Hinton y Yann LeCun por su contribución al desarrollo de redes neuronales. Son un paso más en el aprendizaje automático y tratan de imitar el funcionamiento del cerebro humano: aplican varios niveles de procesamiento simultáneamente, lo que aumenta su rendimiento. Son la base de sistemas de clasificación más complejos, como asistentes de voz o modelos de pronóstico avanzados.

El algoritmo This Climate Does Not Exist te permite aplicar sus efectos literalmente a cualquier imagen contenida en Google Street View.  En este ejemplo se utilizó una de las oficinas de EL PAÍS en Madrid.
El algoritmo This Climate Does Not Exist te permite aplicar sus efectos literalmente a cualquier imagen contenida en Google Street View. En este ejemplo se utilizó una de las oficinas de EL PAÍS en Madrid.

Las redes generativas antagónicas (del inglés redes generativas antagónicas, GAN) ir un poco más lejos. También fueron inventados en MILA en 2014 y son capaces de generar contenido nuevo que, a ojos humanos, parece totalmente real. Están detrás de los videos falsos hiperrealistas cada vez más sofisticados (falso profundo) generado por un ordenador en el que personajes conocidos pueden decir o hacer lo que quieran. Funcionan gracias a la competencia entre dos redes neuronales: una intenta que las imágenes sean lo más realistas posible y la otra intenta detectar si son reales o un invento. Esto sucede miles o millones de veces y, en el proceso, la red generadora aprende a crear imágenes cada vez más efectivas. Cuando el primero consigue engañar al segundo tenemos la imagen ganadora. Por ejemplo, el de la Plaza de Cibeles inundada o el Capitolio sumergido por una nube tóxica.

“Estamos utilizando un nuevo tipo de GAN desarrollado por nosotros mismos para generar imágenes de cambio climático que se pueden visualizar en nuestro sitio web”, explican desde MILA. “En general, la disponibilidad limitada de imágenes y la necesidad de adaptar el algoritmo a una multitud de situaciones fueron los principales desafíos técnicos que enfrentamos”, dice Hernández-García.

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Chiquita Pasqual

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