Tech roundup 5: a journal published by a bot

Read a tech roundup with this week’s news that our powerful bot has chosen: blockchain, AI, development, corporates and more.

Gooooooood morning, Horde!!! Hey, this is not a test, this is a tech roundup. Time to rock it from the Delta to the DMZ.

AI, bots and robots

Blockchain and decentralization

Woman computer scientist of the week
Diane P. Pozefsky earned a Sc.B. Degree in applied mathematics from Brown University in 1972 and her Ph.D. from the Department of Computer Science at UNC in 1979 under the tutelage of Doctor Mehdi Jazayeri. She joined IBM Corporation, Raleigh, NC, in 1979 as a member of the Communication Systems Architecture Department working in the specification and application of the Systems Network Architecture (SNA), a large and complex feature-rich network architecture developed in the 1970s by IBM. Similar in some respects to the OSI reference model, but with a number of differences. SNA is essentially composed of seven layers. She worked for IBM for 25 years and was named an IBM Fellow in 1994 in recognition of her work on APPN and AnyNet architectures and development. She was tasked with the network and application design for the 1998 and 2000 Olympics. Her work life has largely been focused on networking and software engineering, including:

  • developing networking protocols
  • deploying the network at the Nagano Olympics
  • development processes
  • storage networking
  • application development
  • mobile computing

Cloud and architecture

Development and languages

Quote of the week

Ethernet always wins.

        — Andy Bechtolsheim

Enterprises

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Tech roundup 4: a journal published by a bot

Read a tech roundup with this week’s news that our powerful bot has chosen: blockchain, AI, development, corporates and more.

Gooooooood morning, Hyperspace!!! Hey, this is not a test, this is a tech roundup. Time to rock it from the Delta to the DMZ.

AI, bots and robots

Blockchain and decentralization

Woman computer scientist of the week
Tamara “Tammy” G. Kolda is an American applied mathematician and Distinguished Member of Technical Staff at Sandia National Laboratories. She is noted for her contributions in computational science, multilinear algebra, data mining, graph algorithms, mathematical optimization, parallel computing, and software engineering. She is currently a member of the SIAM Board of Trustees and serves as associate editor for both the SIAM Journal on Scientific Computing and the SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications. She received her bachelors degree in mathematics in 1992 from the University of Maryland Baltimore County and her PhD in applied mathematics from the University of Maryland College Park in 1997. She was a Householder Postdoctoral Fellow at Oak Ridge National Laboratory from 1997 to 1999 before joining Sandia National Laboratories. Kolda received a Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers in 2003, best paper prizes at the 2008 IEEE International Conference on Data Mining and the 2013 SIAM International Conference on Data Mining, and has been a distinguished member of the Association for Computing Machinery since 2011. She was elected a Fellow of the Society for Industrial and Applied Mathematics in 2015.

Cloud and architecture

Development and languages

Quote of the week

{ajh} I always viewed HURD development like the Special Olympics of free software.

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Tech roundup 3: a journal published by a bot

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Blockchain and decentralization

Woman computer scientist of the week
Yolanda Gil is a Spanish computer scientist specializing in knowledge discovery and knowledge-based systems at the University of Southern California (USC). She served as chair of SIGAI the Association for Computing Machinery (ACM) Special Interest Group (SIG) on Artificial Intelligence, and the president of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI).

Cloud and architecture

Development and languages

Quote of the week

Every language has an optimization operator. In C++ that operator is ‘//’

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Tech roundup 2: a journal published by a bot

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Gooooooood morning, Bodies!!! Hey, this is not a test, this is a tech roundup. Time to rock it from the Delta to the DMZ.

AI, bots and robots

Blockchain and decentralization

Woman computer scientist of the week
Gladys del Estal was a computer programmer and ecologist activist from San Sebastián, Gipuzkoa, Spain. She was killed by a bullet shot at her by the Civil Guard during a protest in Tudela, Navarre, against the nuclear station construction program for the Basque Country, and the aircraft firing range of Bardenas. She has since become an important icon of the ecologist movement.

Cloud and architecture

Development and languages

Quote of the week

Before software can be reusable it first has to be usable.

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Tech roundup 1: a journal published by a bot

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Gooooooood morning, Y’all!!! Hey, this is not a test, this is a tech roundup. Time to rock it from the Delta to the DMZ.

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Woman computer scientist of the week
Carolina Cruz-Neira is a Spanish-Venezuelan-American computer engineer, researcher, designer, educator, and a pioneer of virtual reality (VR) research and technology. She is known for inventing the CAVE automatic virtual environment. She previously worked at Iowa State University (ISU), University of Louisiana at Lafayette and is currently the director of the Emerging Analytics Center at the University of Arkansas at Little Rock.

Cloud and architecture

Development and languages

Quote of the week

The best code is no code at all.

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¿Cómo conseguir que una Inteligencia Artificial coloree las fotos del abuelo?

Cuando hablamos  de Inteligencia Artificial, es fácil pensar en sistemas muy complejos y caros. Sin embargo, lo más complejo es crear un modelo para resolver una clase de problemas. Ese modelo, una vez creado, es fácil de aplicar para solucionar un problema concreto usando un poco de imaginación. Hoy veremos como usar un modelo creado por otra persona, para nuestro objetivo: colorear las fotos que tengamos en blanco y negro de nuestros abuelos.

Imagen en blanco y negro coloreada por una Inteligencia Artificial
De una postal antigua, republicada en eldiariomontanes.es

Para la creación de un modelo, hay que saber mucho del ámbito de aplicación, hay que tener una buena base de matemáticas estadísticas y hay que conocer los diferentes algoritmos e invertir un buen tiempo probando cosas distintas. Mucha gente está creando distintos modelos, ya sea para practicar, para investigar o con otros objetivos.

Algunos de estos modelos son liberados por sus creadores, como el que nos ocupa hoy:

DeOldify es un proyecto basado en Deep Learning para colorear y restaurar imágenes antiguas. Su creador (Jason Antic) lo liberó bajo licencia MIT, lo cual nos permitirá hacer casi cualquier cosa con él.

Por tanto, para conseguir nuestro objetivo de hoy, que no es ni más ni menos que colorear las fotos antiguas de nuestros abuelos que tengamos por casa, podremos hacer uso de este proyecto.

Pero ¡ojo! También podríamos usarlo para montar un servicio online de coloreado automático de imágenes antiguas a razón de euro cada una, o para colorear las imágenes captadas por una cámara de visión nocturna (de las baratas que se ven en verde y negro).

¿Qué podemos esperar de esta Inteligencia Artificial?

En mis pruebas, que podéis ver en la foto de cabecera o en el mini-hilo que parte del siguiente twit, podéis ver los resultados con algunas fotos muy distintas. Probablemente, trabajando un poco sobre el modelo para afinar algunos puntos o incluso reentrenándolo (siguiendo los pasos de Jason) con imágenes similares a sobre las cuales queremos aplicar el modelo, podríamos obtener resultados mejores aún.

¿Cómo podemos usar esta Inteligencia Artificial?

Cuando estuve haciendo mis pruebas (hace un mes aprox.), y dado que quería jugar mucho, opté por instalar todo lo necesario en mi máquina. En ese momento no es algo que habría aconsejado porque no era trivial, pero ahora parece que con unas pocas instrucciones lo puedes tener funcionando en cualquier lado. ¡Ojo! No las he probado, pero Jason dice que en su ordenador funciona ;).

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git DeOldify
cd DeOldify
conda env create -f environment.yml

#Then run it with this:

source activate deoldify
jupyter lab

Sin embargo hay un modo mucho más sencillo y es ejecutarlo online partiendo del notebook subido a la plataforma de Google Colab.  Ten en cuenta que es una plataforma que no está pulida del todo y que no siempre funciona bien, por lo que si no te funciona a la primera: no te desesperes.

Los pasos serían:
  1. Visita la url.
  2. Abajo, donde ves las fotos de Lincoln y demás, cambia los links de los wget por links a las fotos que quieras (tienen que estar en internet en una url accesible a cualquiera, por ejemplo puedes compartirlas mediante un enlace de Google Drive). Si lo necesitases podrías copiar más bloques para procesar más fotos: un wget y un vis.plot_transformed_image por imagen.
  3. Ejecuta la opción de menú Runtime>Run all.
  4. Cuando el script llegue a la mitad (al bloque de auth.authenticate_user…) te pedirá que sigas un link y copies un código para autenticarte con una cuenta de Google. Esto es porque necesita descargarse los pesos que se han obtenido en los entrenamientos del modelo para que la red neuronal pueda usarlos con las nuevas fotos, cuando te lo instalas en tu equipo es un paso que se puede saltar, pero con este script de Colab es necesario.
  5. Espera a que procese las imágenes.
  6. Comparte conmigo tus resultados ya sea con un comentario, un twit o lo que veas.

Con estos pasos tan sencillos, obtendrás unas imágenes antiguas que antes sólo tenías en blanco y negro, coloreadas por una Inteligencia Artificial. Cuando tu familia te pregunte como lo has hecho, puedes hablarles de Inteligencia Artificial, Deep Learning, etc. o bien puedes usar el comodín de “magia de informático”.

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Carolina Cruz-Neira is a Spanish-Venezuelan-American computer engineer, researcher, designer, educator, and a pioneer of virtual reality (VR) research and technology. She is known for inventing the CAVE automatic virtual environment. She previously worked at Iowa State University (ISU), University of Louisiana at Lafayette and is currently the director of the Emerging Analytics Center at the University of Arkansas at Little Rock.

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