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La Realidad Virtual y sus aplicaciones es uno de los campos con mayor proyección de futuro en multitud de sectores. Gracias a los sistemas de realidad virtual y aumentada es posible generar simulaciones muy precisas de entornos reales, productos (como, por ejemplo, automóviles) o cualquier escenario.

En el mundo del automóvil, por ejemplo, la RV se utiliza mucho en tareas de diseño. Con esta herramienta es posible visualizar elementos del coche a tamaño real y sobre un modelo a escala 1:1 del vehículo. Esto abre la posibilidad de explorar diferentes formas, tamaños y texturas para los vehículos del futuro en minutos u horas en lugar de hacerlo en semanas o meses.

Con todo, la Realidad Virtual tiene un serio problema, y es el de la resolución máxima que se puede alcanzar, algo que limita un poco sus posibilidades al no ofrecer imágenes realistas. Por decirlo así, el efecto que se consigue con los equipos de realidad virtual no es 100% fidedigno con la realidad.

Esto se entiende mejor explicando cómo se forman las imágenes de ordenador típicas en 2D. Cada imagen está formada por millones de puntos, los píxeles, que contienen información de color (información visual). Por otro lado, las imágenes «con profundidad» almacenan en cada punto información de color, pero también almacenan la distancia relativa del punto a la cámara (información espacial).

Como nos podemos imaginar, estas imágenes con información espacial son más complejas y ocupan más espacio de almacenamiento. Si en las fotografías estándar la resolución se refiere al número de píxeles, en las imágenes con información espacial la resolución se refiere a la frecuencia espacial de las mediciones de distancia. Actualmente, esta resolución es insuficiente para restaurar la forma del objeto con alta calidad, haciendo que las reconstrucciones virtuales parezcan poco realistas.

Para solucionar este problema y conseguir imágenes de realidad virtual superrealistas, los científicos del laboratorio Skasetech ADASE han propuesto evaluar la calidad de la reconstrucción utilizando un método muy relacionado con la percepción humana, con cómo los humanos interpretamos el entorno.

Entrenando una red neuronal con esta técnica de evaluación de calidad da como resultado un método de superresolución del mapa de profundidad que supera ampliamente los métodos existentes en la calidad visual del resultado.

La importancia de encontrar un método como este, capaz de producir imágenes mucho más realistas y detalladas, es enorme. Si pensamos en la realidad virtual como herramienta para entrenar pilotos de élite, por ejemplo, una inmersión completa en el entorno solo ofrece ventajas. El cerebro de esa persona asumiría la información de una manera más natural, sin necesidad de esforzarse en «traducir» una información visual buena, pero imperfecta, y concentrándose enteramente en el objetivo del entrenamiento.

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