Se dice que Tom Brady, el quarterback de los Patriotas, debe su éxito a que ha visto por incontables horas cómo los rivales se mueven, todo esto a través de videos. Este entendimiento del movimiento es necesario para todas las especies vivas, pues incluso sirven para sobrevivir en el caso del problema entre el depredador y la presa. Pero hay que reconocer que los videos no nos pueden dar toda la información que necesitamos.
Cuáles son las diferencias entre el Huawei P20, Nova 3 y Honor Play
Esto ocurre porque los videos tradicionales -junto con las fotos- nos dan una visión en 2D, dos dimensiones, y no muestran la estructura 3D que se encuentra en la persona que se mueve o en el objeto ce nuestro interés. Sin toda la geometría completa, no podemos inspeccionar los movimientos pequeños y sutiles que pueden ayudarnos eventualmente a movernos más rápido o que nos pudiesen ayudar a tener una forma atlética mucho mejor.

#AI-assisted Image Editingby @MIT_CSAIL |#ArtificialIntelligence #DeepLearning #DL #DigitalTransformation #Innovation #MachineLearning #ML #BigData #Videos #RT
Cc: @exagolo @mrdatascience pic.twitter.com/iXyoiGNkCB
— Ronald van Loon (@Ronald_vanLoon) September 23, 2018

Sin embargo, investigadores del CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) en el MIT, han llegado a una solución en donde se puede manejar y entender mejor el movimiento complejo. El nuevo sistema usa un algoritmo que puede tomar videos en 2D y convertirlos en una representación 3D que puede ser impresa, creando así “esculturas en movimiento”, las cuales muestran al cuerpo humano a través del espacio. Además, …