20 diciembre 2023
¿Qué hace bella a una persona? Durante siglos, los científicos han debatido qué es la belleza y cómo medirla de forma estandarizada y repetible. Algunos sostienen que la belleza es irreal, que es un mito, que la percepción de la belleza se adquiere, no se desarrolla. Otros sostienen que la percepción de la belleza es una capacidad biológica o de desarrollo innata. Durante las últimas décadas, los científicos han intentado cuantificar la belleza facial utilizando avances en la tecnología informática y la inteligencia artificial.
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Existen claras diferencias de percepción entre lo que las mujeres perciben como belleza en otras mujeres y lo que los hombres perciben como belleza en las mujeres. Los hombres tienen más receptores de testosterona que las mujeres, especialmente en las áreas visuales del cerebro. Mi hipótesis es que este mecanismo puede causar diferencias en la percepción entre los sexos.
Gran parte del sesgo de belleza proviene de conjuntos de datos y algoritmos. En este contexto se aplica basura que entra, basura sale. Si el conjunto de datos está desequilibrado o lo señalan investigadores masculinos, el modelo de aprendizaje automático simplemente reflejará un sesgo masculino. Si la recopilación y el etiquetado de datos están equilibrados y etiquetados por ambos géneros, entonces el modelo se vuelve menos sesgado. La buena noticia es que podemos minimizar los prejuicios humanos entrenando computadoras. Anteriormente he escrito sobre este tema aquí.
Merriam Webster define la Inteligencia Artificial (IA) como:
Rama de la informática relacionada con el modelado del comportamiento inteligente de las computadoras
La capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente
Actualmente se utiliza una rama particular de la IA, el aprendizaje automático, para comprender imágenes y texto. La siguiente pregunta es: ¿pueden el aprendizaje automático y la inteligencia artificial comprender la belleza? Y lo que es más importante, ¿pueden los coches hacernos más bellos?
Para responder estas preguntas de belleza, considere estos tres temas:
Aplicaciones de Inteligencia Artificial, Investigación en Inteligencia Artificial e Ideas de Inteligencia Artificial.
Muchas empresas y organizaciones ya están incorporando el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial en sus soluciones de belleza. Estas son mis aplicaciones prácticas favoritas de la IA en la industria de la belleza:
My Beauty Matches utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial para mejorar las tasas de conversión, el LTV (Life Time Value) y el tamaño de los carritos para los socios minoristas. El modelo de aprendizaje automático también ayuda a los socios a descubrir nuevos canales de comercialización y consumidores. My Beauty Matches ofrece recomendaciones personalizadas para ayudar a los consumidores a encontrar productos para su tipo de piel
Beauty.ai ha creado un modelo de aprendizaje profundo para identificar a las personas más bellas del mundo. El algoritmo analizó las arrugas, la simetría facial, el color de la piel, el género, el grupo de edad y el origen étnico para determinar los ganadores globales.
Sephora utiliza pruebas en todo el mundo y más de 1000 combinaciones de bases para ayudar a los compradores a encontrar la base, el corrector y el tinte de labios adecuados mediante la aplicación ColorIQ. Esta aplicación impulsada por IA captura las condiciones de la piel de las mujeres utilizando imágenes con corrección de color, luz visible y luz ultravioleta (UV).
Yahoo! Research (anteriormente Yahoo! Labs) desarrolló un modelo de aprendizaje profundo para categorizar retratos fotográficos con un 64 % de precisión en función de varios atributos de la imagen. Los resultados del estudio mostraron que la raza, el género y la edad no tenían ninguna relación significativa con la belleza fotográfica.
Proven es una marca de belleza que crea productos personalizados para el cuidado de la piel basados ??en la base de datos de belleza más grande del mundo. Su misión es utilizar la inteligencia artificial para mejorar la vida diaria de las mujeres. Proven utiliza el aprendizaje automático para aprender las relaciones entre diferentes categorías de productos e ingredientes y evaluar calificaciones para hacer recomendaciones de ingredientes para productos de consumo. Las recomendaciones proporcionadas por el modelo de aprendizaje automático se entregan a un químico cosmético, quien utiliza su experiencia para crear formulaciones.
Curology utiliza el aprendizaje automático para analizar el tipo de piel, los objetivos y el historial médico de los usuarios. Luego, los usuarios son contactados por un profesional de la salud que desarrolla fórmulas personalizadas para satisfacer las necesidades de cuidado de la piel del individuo.
Function Of Beauty utiliza el aprendizaje automático para crear champús y acondicionadores personalizados. El modelo de aprendizaje automático analiza el tipo de cabello, su textura, sus objetivos y otras preferencias para generar combinaciones de ingredientes.
Boodles utiliza inteligencia artificial para rastrear las interacciones entre el personal de la tienda y los consumidores en línea para aprender cómo interactuar con los consumidores.
ModiFace utiliza tecnología chatbot (Facebook Messenger) combinada con realidad aumentada (AR) para ayudar a los consumidores a elegir el lápiz labial. ModiFace utiliza más de 20.000 productos de belleza para permitir a los usuarios descubrir productos y marcas. Los usuarios pueden cargar selfies directamente en el chat para probarse productos virtualmente. Utilizando tecnología avanzada de modelado y seguimiento facial, el consumidor ve una simulación del producto en su rostro. Luego, los usuarios pueden comprar productos a través de Facebook Messenger.
Olay, una marca de Procter & Gamble, lanzó Skin Advisor para ayudar a las mujeres a tomar decisiones sobre productos de belleza. Skin Advisor se basa en un algoritmo de aprendizaje profundo que analiza la piel a través de selfies y recomienda compras de productos de belleza. Este asesor impulsado por IA se ha utilizado más de 1,2 millones de veces y atrae constantemente entre 5000 y 7000 usuarios cada día.
ScentTrunk ofrece formulaciones cosméticas personalizadas que se envían directamente a los consumidores. Utilizan el aprendizaje automático para predecir lo que les gustará a los clientes, mejorando la experiencia del cliente y nuestra capacidad para elaborar las mejores fórmulas del mundo. También planean utilizar el aprendizaje automático para impulsar el desarrollo de productos futuros.
Proven Skincare utiliza el aprendizaje automático para crear recomendaciones de regímenes de cuidado de la piel basadas en los tipos de piel de los usuarios.
HelloAva utiliza inteligencia artificial para brindar a los usuarios las recomendaciones más precisas y personalizadas basadas en puntuaciones de sequedad, sensibilidad, rosácea, inflamación, eczema y enrojecimiento
Yours planea incorporar inteligencia artificial en su Skin Score Test para hacer recomendaciones más inteligentes. Desde 2018, Yours ofrece productos personalizados para el cuidado de la piel que incluyen cremas de noche, humectantes y sueros. Navneet Kaur, fundador de Yours, describe los datos utilizados para puntuar la piel: Cuando creamos una rutina para nuestros usuarios, tenemos en cuenta la edad, el tipo de piel y hábitos como el sueño, el tabaquismo, el consumo de agua, etc., porque hoy es el día. Nuestro estilo de vida y nuestro entorno afectan la salud de nuestra piel, no sólo nuestro tipo de piel.
Prose utiliza el aprendizaje automático para crear formulaciones personalizadas para el cuidado del cabello según su tipo de cabello, estilo de vida (dieta y ejercicio) e incluso el lugar donde vive (para evaluar factores geográficos como la calidad del agua y la humedad), así como sus objetivos y preferencias (por ejemplo). ejemplo si quieres más brillo o eres vegano). Esto permite a Prose “evaluar las necesidades, objetivos y preferencias de un individuo a través de una consulta exhaustiva, que luego crea una fórmula única.
La investigación y el mundo académico en inteligencia artificial suelen estar por delante de la industria. Se asignan grandes presupuestos a la investigación y el desarrollo de los últimos algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Leer la investigación sobre IA lleva mucho tiempo y el proceso requiere una comprensión de la tecnología y la terminología informática. Aquí está mi investigación de IA favorita en la industria de la belleza:
Detección de la forma facial mediante técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes
Aplicar maquillaje virtual mediante técnicas de procesamiento de imágenes
Detección de retoque facial mediante aprendizaje profundo supervisado
Utilice el análisis de sentimientos para clasificar los comentarios sobre reseñas de productos cosméticos
Predecir la acumulación de ingredientes cosméticos para desarrollar enfoques alternativos para la evaluación de la seguridad química
Hay muchas ideas de inteligencia artificial que vale la pena explorar. Los proyectos de I+D de Inteligencia Artificial son proyectos nuevos. Hay muchas posibilidades, pero generar ideas puede resultar un desafío. Es por eso que se me ocurrieron algunas ideas de IA para ayudarte a iniciarte en la industria de la belleza:
Proporcionar a las mujeres información relacionada con su piel.
Muestre ideas de maquillaje de mujeres analizando el color, el estilo y los rasgos faciales similares de otras personas.
Ayuda a las mujeres a probarse virtualmente el maquillaje en sus propias caras
Analizar estilos de maquillaje para predecir la popularidad en las redes sociales
Descubra qué es lo que las personas encuentran atractivo a través del análisis facial, análisis de simetría facial, color de piel y uniformidad de la piel
Crear mejores cosméticos y productos de maquillaje
Comprender los rostros humanos para predecir cómo se verá realmente en la piel una nueva sombra de ojos o crema facial
Mejora de la cirugía plástica. La capacidad de predecir con precisión casi perfecta cómo lucirá una persona después de la cirugía es vital no sólo para satisfacer las necesidades de los clientes, sino también para el avance de todo el campo.
Mejorar la reconstrucción facial. Procedimientos bastante peligrosos, como la cirugía de doble mandíbula, son cada vez más comunes, y la capacidad de utilizar datos para mejorar la seguridad del paciente y predecir complicaciones puede ser invaluable para las personas que deciden someterse a una cirugía.
Obtenga información sobre los compradores en la tienda mediante el reconocimiento visual. Los minoristas pueden obtener información en tiempo real sobre lo que los compradores miraron, eligieron y no compraron para enriquecer las métricas tradicionales de lo que se compró y devolvió. Esta idea de IA puede ayudar con el inventario, la comercialización visual e incluso la reducción de personal.
Comprenda los estados de ánimo, patrones y características de los consumidores mediante el reconocimiento facial. Utilice la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para recomendar el producto adecuado y ayudar a las mujeres a maquillarse paso a paso según la forma de su rostro.
Predecir los pedidos de los clientes según la edad y el sexo mediante tecnología de reconocimiento visual.
Predecir las devoluciones de pedidos de los clientes en función del historial de pedidos
Encuentre imágenes y videos de mujeres con estructura facial similar usando transformaciones geométricas, función de pérdida triplete y transfiera el aprendizaje para responder la pregunta: ¿Hay otras mujeres que tienen un rostro similar al mío?
Detectar, analizar y eliminar digitalmente el maquillaje de una imagen de un rostro humano con maquillaje para predecir la belleza facial.
