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Inventan nuevos colores gracias a un algoritmo

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Si haz entrado a este post, es porque te ha dado curiosidad el título, sin embargo, la realidad es otra, ya que los colores no se inventan. Pero, si quieres probarlos puedes ejecutar los valores RGB en cualquier programa de dibujo.

Aunque, lo planteado arriba no es precisamente lo que realizan los expertos cuando “crean” un nuevo color. Hace tiempo, se anunció en todo el mundo la creación del color “greenery”, ¿Pero qué hay detrás de ello? Realmente existe un trabajo que no vemos y quizás nunca sabremos de manera concreta.

Este trabajo es realmente impresionante, ya que todo empezó gracias a una curiosidad, y no tanto como un estudio de rigor.

Concretamente, el proyecto nació debido a Janelle Shane, una investigadora de óptica, una persona que tenía interés por explorar los límites de la creación de colores. Esta investigadora es una chica bastante curiosa y, que tiene un lógica algo distinta, ya que piensa que el ojo humano “solo” es capaz de ver millones colores. De tal forma, se nos podrían acabar las combinaciones posibles, colores y nombres.

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La investigadora, puso a una red neuronal a trabajar en ello. Ahora, el proceso de creación de un nuevo color implica un proceso complejo de entrenamiento, algo que conocemos hoy en día como: aprendizaje automático; concretamente, consiste en dos etapas, primero el sistema se pone “creativo” y, otro que existe la seguridad a la hora de ser preciso.

Algoritmos que inventan colores

Al principio, los colores pensados por la inteligencia artificial eran muy simples, entre ellos estaban tres tipos de grises. Y, bueno, de los nombres, podría ser un punto mejor no tocar.

Sin embargo, este proyecto consiste en varias etapas; así que a medida aprendía un poco más sobre los colores. De tal forma, empezó a descubrir el amarillo y azul, hasta dar nombre en inglés. No obstante, no podía asociar los nombres con el color, ya que se equivocaba poniendo gris al amarillo.

Ahora, ¿Qué pasa cuando la IA se pone creativa? Pues, como es de esperar los resultados son sin duda, algo más interesantes, sin embargo, incorrectos.

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Paso a paso, la red neuronal fue agarrando el truco, aunque, Shane piensa que no va a poder mejorarlo mucho más. Ella misma reconocer que los parámetros iniciales tienen una gran importancia en los resultados, dado que son bastante impresionante a priori.

La investigadora realizó dos conclusiones; la primera: la red neuronal le gustan los marrones, puesto que la mayoría de colores que arrojó se pueden definir de forma general así; segundo: que aún tiene que trabajar mucho en sus procesos de nombres. Sin duda, la inteligencia artificial es algo tosca, sin embargo es importante el trabajo que ha realizado Shane.

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