Aprende sobre un estilo particular de moda a partir de imágenes y luego puede generar nuevos elementos en estilos similares.
Un equipo de investigadores de la gigante del comercio electrónico Amazon desarrolló un sistema de redes neuronales -una rama de la inteligencia artificial (IA)- que puede diseñar indumentaria a partir de imágenes, copiando el estilo de otras prendas.
El algortimo creado por los especialistas de Lab126, uno de los centros de investigación de la empresa, aprende sobre un estilo particular de moda a partir de imágenes y luego puede generar nuevos elementos en estilos similares, diseñando sus propias prendas.
Este proyecto utiliza una herramienta llamada GAN (del inglés “generative adversarial network”), que consiste en dos redes neuronales profundas que funcionan en tándem para aprender eficientemente de datos crudos, según un artículo publicado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
El GAN internaliza las propiedades de un estilo particular con solo “mirar” muchos ejemplos, y luego puede aplicar ese estilo a un artículo de ropa existente.
Esta iniciativa, según la publicación científica, es parte de un movimiento que combina la intención del gigante del comercio electrónico de desarrollar sus propias marcas de ropa con la inversión en fotografía de alta calidad para sus productos.
En este sentido, otro grupo de investigadores de Amazon con sede en Israel creó un sistema de aprendizaje automático que, al analizar unas pocas etiquetas adjuntas a las imágenes de las prendas, puede deducir si un aspecto particular puede considerarse elegante.
Ambos proyectos fueron presentados durante un taller organizado por la empresa en el que participaron académicos cuyos trabajos se centran en las formas en que las máquinas entienden las tendencias de la moda, una línea de investigación cuyos resultados se van conociendo cada vez más.
En junio pasado, investigadores estadounidenses identificaron en base a imágenes geolocalizadas de Instagram -que incluyeron fotos tomadas en Buenos Aires- y usando una combinación de big data, aprendizaje y visión automática y algoritmos de análisis, el tipo de ropa que usan la personas con más frecuencia, los colores más comunes y la evolución de la moda a lo largo de los últimos tres años.
Entre los resultados, los investigadores descubrieron que hay colores que varían periódicamente: en invierno el negro y el marrón se vuelven más comunes, mientras que en verano dominan el blanco y el azul.
Otros colores muestran diferentes patrones. Por ejemplo, la popularidad del rojo está disminuyendo, y aunque su uso es mucho menos periódico que el negro o el blanco, de repente se vuelve a poner de moda de vez en cuando.