By Juan Diego Polo

Los compradores de contenido digital siguen pagando grandes contenidos por dibujos y supuestas obras de arte. Hace poco hablamos de las ballenas dibujadas por un niño, hoy toca hablar de un Banksy falso.

Resumiendo la historia: un hacker puso un dibujo falso en la web de Bansky, y alguien, pensando que era original, pagó más de 300.000 dólares por él.

Por un lado tenemos al “Bansky» en cuestión, que no es precisamente ninguna maravilla (lo tenéis en la imagen superior), y por otro lado tenemos al coleccionista, al que le sobraba mucho dinero. La subasta se estaba realizando en OpenSea, conocido mercado NFT, y en la página de la subasta había un enlace al sitio web oficial de Banksy, a una página que mostraba una imagen de la NFT en venta. Por lo visto openSea no sabía que no era de Bansky, y el comprador cayó en la trampa.

Una vez abierta la subasta, en menos de una hora el vendedor aceptó la oferta de la víctima por más de 300K, tal y como comentan en The Verge.

Aún así, el comprador, que se hace llamar Pranksy, ha recuperado su dinero, ya que el vendedor de NFT reembolsó espontáneamente al cobrador. Eso no es normal, por lo que ya comienzan a aparecer teorías diversas sobre lo que ha podido pasar, desde un truco publicitario para hacer famoso el dibujo y venderlo posteriormente, hasta un hacker arrepentido. Bansky, por su parte, dice que él no ha hecho nada, que no es un truco publicitario suyo y que nunca puso ese dibujo en su web (en enlace ya no existe, pero aún está disponible en web archive).

El caso es que un portavoz de Banksy dijo que el artista no estaba involucrado con NFT, por lo que si veis algo semejante en el futuro, desconfiad.

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Source:: Wwwath’s new

By Juan Diego Polo

Cuando estamos editando un vídeo, muchas veces queremos eliminar a una persona con su perro, o a un coche con el humo que genera, elementos muy difíciles de separar en este formato.

Recursos que separan personas, animales y objetos sí hay, pero que sean capaces de separar también las sombras y los humos, es bastante más complejo, por eso leemos con alegría los avances en este sentido.

El artículo lo publica Google en su blog sobre Inteligencia Artificial. En él hablan de Omnimatte, la asociación de objetos y sus efectos en video, un nuevo enfoque que aprovecha la representación neuronal en capas para separar un video en capas llamadas omnimattes que incluyen no solo a los sujetos sino también a todos los efectos relacionados con ellos en la escena.

El estudio, disponible en este PDF, muestra como los omnimattes pueden capturar efectos suaves, parcialmente transparentes, como reflejos, salpicaduras o humo de neumáticos.

Hay parecidos con los mates de toda la vida, ya que los omnimattes son imágenes RGBA que se pueden manipular con herramientas de edición. Una vez separados, podemos usarlos para insertar texto en un video debajo de un rastro de humo, por ejemplo, tal y como se muestra con el logo incluido en la imagen superior junto al coche derrapando.

Cómo se generan omnimattes

Para conseguirlo, dividen el vídeo en varias capas, una para cada elemento en movimiento y otra para el fondo que no se mueve. Esta descomposición debe capturar los efectos correctos en cada capa, de forma que la capa de la persona debe incluir su sombra, y la del coche, el humo de sus neumáticos.

Lo consiguen gracias al entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) para mapear la máscara de segmentación del sujeto y una imagen de ruido de fondo en un omnimatte. Las CNN saben cuál es la correlación entre los efectos de imagen, de forma que si un sujeto se mueve, y una sombra lo hace de forma sincronizada, entiende que son el mismo elemento.

El problema es que hay que entrenar una nueva red de renderizado para cada video, y eso necesita una capacidad de procesado importante.

Para qué sirve

En el día a día podemos usar esta técnica para eliminar objetos de los vídeos de forma más natural, para duplicar objetos repitiendo su capa en la composición y para manipular la velocidad de los sujetos (hacer que un coche corra más en el vídeo de lo que corría en la vida real, por ejemplo).

Este tercer punto es importante en las películas, donde actualmente se consigue manipular el tiempo haciendo tomas separadas para cada sujeto en un entorno de filmación controlado. Si separamos los objetos de los vídeos podremos controlar la velocidad de reproducción de cada capa de forma más sencilla. En este gif se muestra cómo han conseguido acelerar el movimiento de un niño usando esta técnica.

Ahora tienen que avanzar para que estas técnicas sean asequibles a la población general dentro de sus editores de vídeo conocidos. La teoría ya está hecha, el funcionamiento ya está demostrado, ahora falta la aplicación que nos permitirá realizar estas maravillas.

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By Nicolás Verdejo

Uno de los grandes obstáculos para el adecuado funcionamiento de los asistentes virtuales controlados por voz, al menos en ambientes cotidianos, es la presencia de ruidos, provengan estos de los aparatos de la cocina, del sonido de algún otro altavoz, del exterior al abrir una ventana e incluso, de las conversaciones que puedan ocurrir en la misma sala.

La solución que ofrece Amazon se llama Volumen Adaptativo y se puede activar o desactivar con un comando. De esta forma, ante el eventual incremento del ruido de ambiente, el asistente virtual puede ajustar su volumen de manera automática.

“Alexa, activa el volumen adaptativo»

Con aquel comando de voz, se le puede solicitar al asistente de Amazon la activación de la característica recién presentada. De momento, el despliegue de esta función se limita únicamente a sus clientes en Estados Unidos.

El anuncio de Amazon se centró únicamente en las nuevas cualidades de Alexa para enfrentar espacios con ruido. No obstante, esta función llegó como complemento para otra conocida desde el año pasado: el modo susurro, que como su nombre sugiere, adapta bajo esta modalidad los diálogos entre el asistente y su usuario.

Según reportan desde The Verge, por lo menos en esta primera etapa de despliegue se detectaron algunas inconsistencias. Aunque logró adaptarse por momentos, al principio se detectó un manejo irregular del volumen del ordenador de escritorio utilizado en la prueba, que además se expuso en la cercanía a un ventilador, como fuente de ruido.

Dada la dinámica de funcionamiento de Alexa, estos dos modos pueden agregarse como acciones a rutinas personalizadas, haciendo más fácil su uso programado en horarios específicos o condicionados a ciertos pasajes de la rutina personal.

No hay fechas de lanzamiento anunciadas para el resto del mundo. Con estos antecedentes puede vislumbrarse que, eventualmente, la característica fue liberada a un segmento reducido del público, pero activo a la vez, para detectar anomalías y pulir el sistema antes de liberarlo globalmente.

A nivel general, los asistentes virtuales con mayor presencia en el mercado ofrecen como base herramientas similares, garantizando un piso de operabilidad. Con la implementación de funciones como esta, comienzan a distinguirse detalles que podrían marcar la diferencia ante ciertos usuarios.

La iniciativa presentada no es del todo nueva en este medio. Microsoft patentó en 2019 una tecnología similar a esta, para Cortana; Apple tendría planes similares, según otra patente relacionada con Siri; y Google, por su parte, ya cuenta con su propia alternativa: Ambient IQ.

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By Nicolás Verdejo

La startup SensFit Technologies, vinculada a la Universidad de Swinburne, Australia, presentó un zapato inteligente pensado principalmente en usuarios mayores.

Este calzado cuenta con una serie de sensores incorporados, cuyo propósito es aportar antecedentes tempranos sobre algunas enfermedades comunes.

Un calzado que puede detectar de manera temprana cuadros de demencia y algunos problemas físicos

El análisis de información corporal que aporta antecedentes para la detección de ciertas enfermedades, se realiza mediante el uso de 87 sensores inteligentes, incrustados en las suelas de los zapatos, unidos con tinta de grafeno.

La tecnología tras este calzado se dedica a analizar patrones de movimiento a través de la misma base del zapato. La información que capta la red de sensores, es procesada por un algoritmo patentado por SensFit Technologies, ofreciendo como resultado una evaluación neurológica. Según señala la nota de presentación de este invento, publicada por la casa de estudios que respalda a esta startup, este calzado “ayuda a los usuarios a comprender y responder a la aparición de problemas de salud como la demencia, las úlceras diabéticas o la probabilidad de una caída. Esto puede conducir a un tratamiento temprano, ya sea terapia o medicamentos, para afecciones que de otra manera no se habrían detectado”.

A nivel de tecnología, este invento fue desarrollado por los cofundadores de SensFit Technologies, el profesor Franz Konstantin Fuss, dedicado a la investigación de tecnologías médicas y el Dr. Nishar Hameed, cuyo eje de investigación se centra en la innovación a partir del uso de materiales compuestos avanzados.

Mientras la tecnología se desarrollaba, un equipo asesor de estudiantes desarrolló un estudio de mercado para el naciente producto. Inicialmente, la startup se centró en la prevención de caídas en centros de cuidado de ancianos, pero tras esta etapa, se expandió la propuesta al público mayor en general, dada la variedad de problemas de salud que afectan potencialmente a estas personas.

Los zapatos inteligentes de SensFit Technologies aún no están disponibles comercialmente, pues se encuentran en una etapa temprana de desarrollo. De hecho, actualmente el proyecto está buscando $125,000 dólares en fondos, para apoyar el desarrollo de su tecnología y desarrollar posteriormente ensayos clínicos.

Claramente, un calzado de este tipo continúa perfilándose como un accesorio. Si bien, puede proporcionar antecedentes valiosos sobre la condición física de una persona, estos no son más que datos preliminares, por lo menos hasta que un profesional de la salud emita una observación o diagnóstico oficial.

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