El Impacto del Modelado Procedural en la Inteligencia Artificial: Más Allá de la Generación de Imágenes

El modelado procedural es una técnica en el ámbito del diseño gráfico e informática que permite la generación automática de contenido visual mediante algoritmos y reglas predefinidas en lugar de crearlo manualmente. Este enfoque, basado en la lógica y matemáticas, ofrece flexibilidad y eficiencia en la creación de contenido digital, ya que permite generar una amplia variedad de elementos de manera automática y ajustable mediante la modificación de parámetros, sin tener que diseñar cada detalle de forma individual.

Existen diferentes softwares especializados en la generación procedural que incluyen una amplia gama de herramientas para modelado, simulación, animación y renderizado como pueden ser Houdini y Blender. Otros, como Substance, se centran en la creación de materiales en los que se pueden emplear funciones matemáticas para generar patrones repetitivos o fractales para lograr detalles realistas.
La simulación de físicas es otro de los campos que más estrechamente se integra con este enfoque procedural. Generalmente se trabaja con módulos especializados para cada simulación, dentro de una amplia gama, como dinámicas de cuerpos rígidos, dinámicas de cuerpos blandos, fluidos, tejidos, cabello, entre otros. Estos módulos están diseñados para funcionar de manera conjunta, lo que permite combinar diferentes simulaciones para lograr efectos complejos y realistas.

Comparado con otras tecnologías de generación de contenido, el modelado procedural presenta varias ventajas destacables ya que su capacidad para generar contenido diverso y detallado de manera eficiente ahorra tiempo y recursos. Además, al ser basado en algoritmos, ofrece una escalabilidad sin igual, permitiendo la generación de cantidades masivas de contenido de alta calidad de forma rápida y consistente.

Aplicaciones del modelado procedural: generación de imágenes sintéticas para el entrenamiento de IA

En la industria del entretenimiento llevan mucho tiempo empleando este tipo de técnicas para crear paisajes realistas, mundos generados aleatoriamente en videojuegos, efectos especiales en películas y series, entre otros. Además, en campos como la arquitectura y el diseño, se emplea para la creación de estructuras complejas y detalladas de manera eficiente.

Pero una de las aplicaciones más fascinantes del modelado procedural es su uso en la generación de conjuntos de datos sintéticos para el entrenamiento de inteligencia artificial. Con la generación de imágenes de manera automatizada y realista, se puede ampliar significativamente la cantidad y variedad de datos disponibles para entrenar modelos de IA, lo que mejora su capacidad de generalización y desempeño en el mundo real.

Las IA, especialmente aquellas basadas en redes neuronales profundas requieren grandes cantidades de información para aprender patrones y realizar tareas de manera efectiva en el mundo real. En el caso del reconocimiento de imágenes, por ejemplo, se necesitan conjuntos de datos enormes y variados que contengan imágenes etiquetadas para que la IA pueda reconocer y clasificar correctamente el elemento del estudio. Es decir, para que la IA sepa reconocer un lápiz en una imagen, antes hemos tenido que enseñarle muchas imágenes en las que haya lapiceros y estén etiquetados de manera inequívoca. Cuantas más imágenes seamos capaces de proporcionar, mejor aprenderá y será más preciso.

Ventajas del modelado procedural

Sin embargo, recopilar y etiquetar manualmente estas cantidades masivas de datos puede ser costoso, consume mucho tiempo y a menudo es limitado en su diversidad. Y es aquí donde entra en juego el modelado procedural.

Al emplear algoritmos y reglas matemáticas, nos permite la creación de infinitas imágenes que pueden ser realistas y variadas, representando diferentes escenarios, condiciones de iluminación, objetos y más. Estas imágenes pueden ser etiquetadas automáticamente, lo que proporciona conjuntos de datos extensos y diversificados para entrenar y mejorar la precisión de los modelos de IA.

Antiguamente, la recopilación de información e imágenes para entrenar Inteligencias Artificiales (IA) solía ser un proceso más manual y limitado en comparación con los métodos actuales.

Resolución de problemas

Los investigadores y científicos compilaban conjuntos de datos a mano, recolectando imágenes, textos o datos estructurados de fuentes disponibles, como libros, revistas, documentos digitalizados, entre otros. Se utilizaban conjuntos de datos públicos disponibles en bibliotecas digitales, archivos en línea y repositorios científicos que contenían información etiquetada o no etiquetada y en el caso de imágenes, se recopilaban manualmente de diversas fuentes y se etiquetaban a mano para identificar objetos, personas o características específicas en la imagen. Pero en general, había que adaptarse a lo que ya existía y era posible acceder.

Con el modelado procedural este problema desaparece, ya que nos permite crear imágenes personalizadas en función de nuestras necesidades, desde las más simples hasta las más elaboradas, facilitando la generación completa de escenarios con reglas o lógicas complejas: Mundos con sistemas múltiples basados en reglas específicas, como economías simuladas, sistemas climáticos realistas o sociedades con comportamientos culturales y sociales detallados. Nos permite establecer estas reglas y generar mundos coherentes basados en ellas. Además, estos escenarios pueden constar de geometrías detalladas como el modelado de estructuras arquitectónicas específicas, lo que enriquece aún más el resultado.

«Townscaper de Oskar Stalberg «

La mejora en la precisión del modelo se logra mediante la generación de conjuntos de datos de entrenamiento que poseen diversidad, realismo visual y una precisión física rigurosa. Estos conjuntos pueden tener variaciones en términos de iluminación, posiciones de los objetos, contextos escénicos y otros aspectos relevantes claramente etiquetados para que las IAs aprendan a reconocer esas variaciones.

Cambios dinámicos

Otra de las ventajas dentro del modelado procedural son los cambios dinámicos en el tiempo, como el crecimiento de plantas, el cambio estacional o la evolución de estructuras urbanas. Dada que la base son algoritmos matemáticos, obtenemos una gran eficiencia y escalabilidad siendo posible generar cambios de manera consistente sin necesidad de crear cada estado de forma individual. Esto lo hace ampliable indefinidamente, favoreciendo la creación masiva de variaciones manteniendo siempre el control de los parámetros.

Es posible la creación rápida de prototipos con datos sintéticos en una multitud de dominios antes de entrenar con datos reales. Esto simplifica el abordaje de problemáticas relacionadas con la privacidad, contribuyendo a la reducción de sesgos inherentes al generar colecciones de datos diversas que reflejan con fidelidad diferentes aspectos del mundo real.

En estos casos, el modelado procedural brinda un control más preciso y flexible sobre la creación de contenido complejo y específico, mientras que las IA generativas, otra de las nuevas tecnologías emergentes con mayor proyección de futuro y tan de moda ahora con aplicaciones como Midjourney y Dally. pueden enfrentar dificultades para generar resultados tan detallados y controlados sin una orientación o estructura clara.

Futuro del modelado procedural

En este sentido, aunque las IAs generativas han demostrado habilidades impresionantes en la generación de contenido visual, el modelado procedural sigue siendo relevante en situaciones donde se requiere un alto grado de control, precisión o para la generación de escenarios específicos y complejos. A medida que ambas tecnologías continúan evolucionando, podríamos ver una convergencia o integración de técnicas, donde el modelado procedural se beneficie de los avances en el aprendizaje automático y las IA’s generativas, y viceversa, creando una colaboración sin precedentes.

La convergencia entre estas tecnologías abre la puerta a la creación de contenido visual aún más dinámico y realista. La combinación de la precisión del modelado procedural y la creatividad de las IA’s generativas augura un panorama emocionante, donde el control y la versatilidad se unen para dar forma a nuevos horizontes en la generación de objetos 3D y entornos visuales.