Tecnologías inmersivas con Python

Hoy en día, Python se ha popularizado por su potencia a la hora de procesar grandes cantidades de datos, el uso de inteligencia artificial a través de deep learning en el comportamiento de videojuegos en 3D, además de la facilidad con la que se puede implementar en estos campos, pero no solo eso, ¿cómo un lenguaje de programación de alto nivel puede estar relacionado con tecnologías inmersivas?

Si bien hay que comprender que significa este término, la definición simple nos dice lo siguiente: la tecnología inmersiva intenta imitar una experiencia real a través de una réplica digital o simulada, que utiliza la realidad virtual y la aumentada para optimizar ciertos sectores de la industria, la educación, el marketing, medicina, entre otros, usando dispositivos especializados en software y hardware, proporcionando una experiencia personalizada a través de escenarios hiperrealistas en tercera dimensión.

¿Y cómo Python está relacionado a este tipo de aplicaciones?

El día de hoy hablaremos sobre 3 diferentes tecnologías ampliamente utilizadas para experiencias inmersivas en la actualidad, para ello debemos entender un poco sobre su funcionamiento.

NeRF (Neural Radiance Fields)

Es un algoritmo de deep learning que presenta una novedosa técnica para generar reconstrucciones tridimensionales fotorrealistas, usando solo como input un conjunto de imágenes de la escena que queremos representar, obteniendo como resultado una escena renderizada tridimensional donde te puedes mover libremente con la cámara para observar desde diferentes perspectivas, toda esto aprendido y almacenado dentro de una red neuronal.

Actualmente, podemos encontrarlo en técnicas de modelado 3D hiperrealista por medio de un conjunto de imágenes para el desarrollo de realidad virtual, como centros comerciales interactivos o un probador de ropa en realidad aumentada. Podemos simplemente tomar fotos de uno de nuestros juguetes favoritos, pasarlo por este algoritmo y ¡presto!, tenemos un objeto 3D que podemos usar en ambientes de educación, medicina, robótica o aplicaciones de capacitación y entrenamiento, usando escenarios tridimensionales con gráficos de alta definición. ¿Te suena a algo del metaverso? Bueno, NeRF es ampliamente usado también para ello.

Entonces, ¿cómo Python utiliza NeRF? A modo de un conjunto de redes neuronales como método de entrenamiento y deep learning para crear objetos o escenarios usando algoritmos de refracción de luz para mejorar la calidad del objeto, incluso adaptando reconocimiento de patrones, emociones y texto en ciertas imágenes, y así es cómo podemos darles a los usuarios una recomendación a través del análisis de datos.

GPT-3

Es presentado como un modelo de procesamiento de lenguaje natural creado por la empresa OpenAI y tiene como objetivo predecir una situación con respecto a los datos recibidos previamente, por ejemplo, se le puede enseñar un diálogo incompleto y GPT-3 se encargará de seguir el diálogo con coherencia como si fuese una tesis doctoral incorporando una excelente redacción e incluso hasta llegar a un punto de resolución de problemas de razonamiento complejos.

Actualmente, es ampliamente utilizado para la generación dinámica de diálogos en videojuegos en tiempo real a través de un texto o entrada por voz convertida a texto, con la finalidad de proporcionar una interacción mucho más realista de un personaje determinado, agregando a esto inteligencia artificial para el comportamiento de enemigos, solo por nombrar algunos ejemplos.

Open AI liberó recientemente esta tecnología como una API para poder mandar fragmentos de texto y obtener un resultado de acuerdo con los datos ingresados, con la finalidad de desarrollar chatbots mucho más realistas o diálogos en tiempo real, dando la percepción de estar hablando con una persona a través de inteligencia artificial, todo esto a través de Python, usando procesamiento de lenguaje natural de alto nivel.

GauGan 2

La empresa NVIDIA presentó una demostración de una plataforma de conversión de texto a imágenes basada en inteligencia artificial. GauGan 2 ha sido entrenado con imágenes de edificios, plantas, paisajes y otros objetos, para dar como resultado imágenes de lo que cree que representa el texto introducido.

GauGan 2 cuenta con una página web libre que a partir de un boceto a mano alzada o por medio de texto puede generar imágenes realistas. Así mismo, es realmente simple implementar la documentación oficial a través de código Python y comenzar a generar escenarios que pueden ser aplicados a realidad virtual o aumentada, como una imagen superpuesta de lugares, como el castillo de Viena o Edimburgo, también un supermercado con artículos renderizados y su información en tiempo real.

Es así como podemos encontrar que Python no solo se ha convertido en una herramienta que por su gran versatilidad puede ser utilizada en la mayor parte de las tecnologías inmersivas y análisis de datos de gran volumen, sino que apuntan a que su uso en el desarrollo de software será esencial en un futuro que ya está presente.