El concepto de inteligencia artificial (IA) tiene sus orígenes en la primera mitad del siglo XX, gracias a la mente del genio Alan Turing. La idea que subyace al concepto es intentar que las máquinas presenten capacidades similares a las que permite la inteligencia de los humanos, utilizando algoritmos que imiten el comportamiento de las redes neuronales biológicas.
Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial tienen hoy en día múltiples usos, algunos de los cuales es probable que Turing ni siquiera hubiera podido imaginar. Y, teniendo en cuenta que su fin último es acercar el comportamiento de las máquinas al de los humanos, parece lógico que la IA también pueda jugar un papel importante en el desarrollo de experiencias de realidad aumentada (AR, augmented reality), que integran elementos virtuales en el entorno real.
Incorporar la inteligencia artificial en la realidad aumentada a través de diversas aplicaciones tiene como resultado, principalmente, lograr mejores experiencias AR, más realistas, naturales, completas y efectivas.
Inteligencia artificial y realidad aumentada: cómo se relacionan
Debido a la gran popularidad que han alcanzado últimamente, cuando hablamos de inteligencia artificial, normalmente nos referimos a los grandes modelos de lenguaje (LLM). Se trata de un tipo de algoritmo que, a partir de una enorme cantidad de datos, aprende a entender y generar texto. Además, también son capaces de generar imágenes a partir de texto (text-to-image).
GPT (Generative Pre-Trained Transformer), que utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para generar comentarios y respuestas a todo tipo de peticiones en tiempo real, es uno de esos modelos. En la actualidad, el modelo más avanzado es GPT-4, con el que podemos interactuar a nivel usuario de manera sencilla gracias a diversos interfaces que se han popularizado mucho en los últimos años.
Chat GPT, desarrollado por Open AI, o sus homólogos Bard de Google y LLaMA 2 de Meta son chatbots LLM que han llegado para hacernos la vida más fácil en muchos aspectos. También los profesionales de la realidad aumentada pueden usar la inteligencia artificial para mejorar su productividad y eficiencia, igual que se hace en muchos otros sectores. Les puede servir para encontrar inspiración, disponer de información y generar prototipos de una forma mucho más rápida; todo de manera precisa y muy realista. Estos chatbots facilitan enormemente las tareas de preproducción; por ejemplo, podemos acceder fácilmente a la documentación necesaria para un proyecto, u obtener la textura concreta de un producto sin ni siquiera tener acceso directo a él.
Pero, además, el modelo de inteligencia artificial GPT-4 se puede integrar directamente en las aplicaciones de realidad aumentada. Así, podemos, por ejemplo, contar con asistentes virtuales visualizados en 3D con los que interactuar de manera similar a como lo hacemos con Chat GPT. De este modo, accedemos a experiencias de realidad aumentada enriquecidas con inteligencia artificial, es decir, más completas y eficientes.
Una “limitación” de los modelos GPT es que trabajan con una gran cantidad de datos, pero no podemos elegir cuáles son esos datos. Sin embargo, herramientas como LangChain permiten incorporar a la inteligencia artificial imágenes o documentos que nosotros pongamos a su disposición y trabajar así con la información específica sobre un usuario u organización, por ejemplo, una empresa. Por lo general, LangChain y GPT-4 se utilizan de manera conjunta para lograr trabajos más precisos y efectivos. Para la realidad aumentada, esto es un filón, ya que podemos desarrollar experiencias más personalizadas, que se ajusten a las políticas concretas de una empresa o utilicen avatares que se nos asemejen mucho más.
Estas herramientas ayudan a aumentar la productividad y precisión en las experiencias de realidad aumentada, y también a que sean más ricas y completas. Pero la IA también puede contribuir a mejorar la AR a nivel técnico de distintas formas.
Por ejemplo, las aplicaciones de IA pueden reconocer y analizar las imágenes del entorno físico que captan las apps o webs AR, y se puede utilizar esta información para integrar mejor los elementos virtuales de la realidad aumentada. También pueden identificar objetos en movimiento y seguirlos en tiempo real, lo cual contribuye a mejorar la interacción en las experiencias de AR.
Cómo se usa la inteligencia artificial en la generación de contenidos AR
El lenguaje es un pilar básico para los humanos y, por lo tanto, si queremos reproducir elementos de la realidad virtualmente, una interacción lingüística realista y precisa será fundamental en las experiencias de realidad aumentada que incluyan este tipo de interacción.
Sin embargo, la inteligencia artificial también tiene otras aplicaciones más allá de los LLM que ayudan a facilitar la creación de elementos de realidad aumentada y enriquecer estas experiencias.
A continuación, mencionamos algunas de las tecnologías de inteligencia artificial que se usan para generar contenidos 3D más realistas. En muchos casos se trata de técnicas recientes que están en pleno desarrollo, pero con un enorme potencial. Todas estas aplicaciones tecnológicas ya se utilizan en Many·Worlds para aportar soluciones vanguardistas.
NeRF
En Many·Worlds somos pioneros en el uso de la tecnología de los Neural Radiance Fields (NeRF), que se puede integrar en todo tipo de proyectos de AR. Básicamente, los NeRF permiten reproducir escenarios 3D a partir de imágenes bidimensionales.
Gaussian Splatting
El Gaussian Splatting es una técnica de renderización de inteligencia artificial. Permite recrear escenas en 3D que se basan en la distribución gaussiana, una función matemática que describe la probabilidad de que algo ocurra en un punto concreto.
Modelado 3D automático a partir de prompts
Es una técnica incipiente, pero muy prometedora. Sigue la idea del text-to-image, solo que en este caso se trata de recreaciones 3D a partir de determinados prompts (indicaciones).
Usos de la realidad aumentada mejorada con inteligencia artificial
Las herramientas de IA no solo ayudan en el proceso de creación para mejorar los resultados de los desarrollos de realidad aumentada. También podemos conectar inteligencia artificial y realidad aumentada para ofrecer soluciones específicas.
Por ejemplo, si integramos GPT-4 con un asistente visualizado con tecnología de realidad aumentada, tendremos un chatbot 3D que puede ayudar en áreas como la atención al cliente o incluso la asistencia médica remota. Como veíamos antes, la información con la que trabajen no solo puede ser general, sino que a través de LangChain podemos incorporar datos específicos.
La inteligencia artificial también es la base del PLN y el aprendizaje automático. El PLN sirve para interpretar el lenguaje escrito o hablado, algo básico para los asistentes de voz o las traducciones en tiempo real. Así, la IA ayuda a crear experiencias interactivas en realidad aumentada, por ejemplo, para el sector turismo, que sean más fluidas y naturales. Además, las nuevas tendencias en las tecnologías para la conversión de voz a texto (speech-to-text) y viceversa (text-to-speech) usan inteligencia artificial de manera más eficaz, con lo que se está consiguiendo un gran realismo en este tipo de procesos.
El aprendizaje automático se utiliza, entre otras cosas, para ofrecer experiencias personalizadas. Con la IA, se pueden recabar datos sobre las preferencias y hábitos de los usuarios, una información que se aprovecha para elaborar contenidos de realidad aumentada que se ajusten a un perfil concreto. Esto es muy útil para las campañas de marketing con AR o en el comercio, donde se pueden mostrar productos u ofrecer pruebas virtuales adaptadas a los gustos de los clientes potenciales.
Herramientas como LangChain, junto con otras apps de IA, pueden ser muy útiles para las aplicaciones de realidad aumentada dirigidas a la formación, bien sea académica o en el ámbito de la empresa. Se pueden crear formaciones específicas sobre un proceso o con unos materiales concretos, además de hacer disponible información extra. Del mismo modo, esta utilización de la inteligencia artificial también se puede aplicar en el uso de la realidad aumentada en el mantenimiento industrial.
Estos son solo algunos ejemplos; la combinación inteligencia artificial y realidad aumentada tiene múltiples posibilidades. Si quieres ver cómo te puede ayudar esta sinergia en tu empresa, no dudes en ponerte en contacto con nosotros para que exploremos esas posibilidades juntos.
