Meta publica una IA que segmenta los elementos de una imagen

Meta decidió, recientemente, tirarse a la piscina de la inteligencia artificial. Durante bastantes meses, en los que otras tecnológicas han apostado muy fuerte por este campo, casi parecía que estaba tan concentrada en otros frentes que había descuidado éste por completo. Es más, hasta finales de febrero, lo más trascendente al respecto fue que Yann LeCun, máximo responsable de IA en la compañía, afirmó que ChatGPT no era tan innovador, una afirmación que debía ser un tanto matizada.

A finales de febrero, sin embargo, liberó LlaMa (Large Language Model Meta AI), un modelo (no un servicio, como ocurre con ChatGPT, el nuevo Bing y Bard, entre otros), que la compañía pone a disposición de determinados sectores a través de una licencia no comercial. Esto supuso un gran avance para la compañía, pero aún así, debido a que su alcance es bastante limitado, no contribuyó en gran medida a dar una imagen pública de sus capacidades en relación con la inteligencia artificial.

Esto es más importante de lo que puede parecer en un primer momento. Recordemos que la compañía ha tenido que afrontar consecuencias bastante negativas a consecuencia de su apuesta por el Metaverso, una propuesta tan fantástica como fantasiosa, y que poco más de un año después de que fuera presentada por todo lo alto parece condenada al ostracismo. El impacto que esto ha tenido en la empresa, en sus cuentas y en su imagen ha sido más que considerable, y si tenemos en cuenta que ya venía de mínimos por múltiples razones, resulta evidente que necesita, más que nunca, mejorar su imagen del modo que sea.

Esto nos explica que Meta nos haya sorprendido hoy al presentar SAM, un modelo de IA capaz de identificar los diversos elementos de una imagen. Disponible tanto para su descarga y ejecución en nuestro propio sistema, como en una versión de prueba a través de una web diseñada específicamente para tal fin, SAM (Search Anything Model) es capaz de analizar las imágenes, con el fin de identificar cada uno de los elementos (personas, objetos, etcétera) que las componen.

Para tal fin, el modelo ha sido entrenado con un dataset de 1.000 millones de imágenes, que también ha sido compartido por Meta, junto con bastante documentación técnica sobre el dataset y el modelo. En la página de prueba muestra una selección del mismo, con 50.000 imágenes en las que podemos comprobar el funcionamiento de SAM, pero también nos permite subir nuestras propias imágenes con el fin de comprobar su funcionamiento en ellas.

La detección de elementos en las imágenes no es algo nuevo. Por ejemplo, ya hemos hablado en alguna ocasión de la función del borrador mágico de Google Fotos. Sin embargo, que Meta haya liberado SAM por completo hace que su alcance sea mucho más global. Además, funciones como la que permite «cortar» un elemento seleccionado para emplearlo posteriormente por separado, amplían su utilidad de manera exponencial.