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Google lleva meses poniendo a disposición de cualquier usuario a quien le interese sus herramientas de Cloud AutoML, una tecnología que la propia tecnológica explica en su web como “un paquete de productos de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores con poca experiencia en la materia preparar modelos de alta calidad gracias al aprendizaje por transferencia de última generación de Google y la tecnología de búsqueda con arquitectura neuronal”l.
Partiendo de ese punto, Matt Reed, creativo tecnológico de la agencia de publicidad Redpepper, quiso ponerlo en práctica y aprendió a trabajar con AutoML Vision, el primer producto disponible del paquete. Se trata de un servicio de aprendizaje automático que “permite preparar modelos de visión personalizados para tus casos prácticos”.
Conseguí todos los modelos para las pruebas buscando en Google”, explica Reed, que se inspiró en la herramienta que ha creado Amazon para el reconocimiento de famosos. “Reuní 65 cabezas de Wally y otras 45 imágenes de cabeza y cuerpo. Pensé que sería suficiente para el entrenamiento”, concluye el publicista, que no tenía experiencia previa en programación y tardó una semana en escribir el código de su robot con Python.
Mejores resultados de los esperados
El prototipo diseñado por Reed consta de un brazo robótico de metal controlado a través de una Raspberry Pi, que lleva incorporada una cámara con un kit de reconocimiento facial incorporado. La cámara hace una foto de la imagen en la que quiera buscar, selecciona todas las posibles caras de Wally y se las manda a Google para analizarlo con su servicio AutoML Vision.
Si el robot determina que hay un porcentaje de éxito igual o superior al 95%, el brazo robótico señalará automáticamente a Wally a través de su mano de silicona entre todos los personajes que se encuentren en la imagen.Conseguí todos los modelos para las pruebas buscando en Google”, explica Reed, que se inspiró en la herramienta que ha creado Amazon para el reconocimiento de famosos. “Reuní 65 cabezas de Wally y otras 45 imágenes de cabeza y cuerpo. Pensé que sería suficiente para el entrenamiento”, concluye el publicista, que no tenía experiencia previa en programación y tardó una semana en escribir el código de su robot con Python.
