IA FaceAge estima la edad biológica a partir de un selfie

En el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, un nuevo algoritmo llamado FaceAge está generando gran interés.

A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en la fecha de nacimiento para determinar la edad, FaceAge utiliza un simple primer plano fotográfico o selfie para estimar con una precisión sorprendente la edad biológica de una persona.  

De acuerdo con la investigación, la edad cronológica, basada en el calendario, no siempre refleja el estado real de envejecimiento de un individuo. Factores genéticos, ambientales y de estilo de vida (dieta, el estrés, el tabaquismo y el consumo de alcohol) influyen significativamente en cómo envejece nuestro cuerpo a nivel biológico.

«Nuestros resultados sugieren que un modelo de aprendizaje profundo puede estimar la edad biológica a partir de fotografías faciales y, por lo tanto, mejorar la predicción de supervivencia», refieren los autores del estudio. 

Por lo tanto, FaceAge aborda otras características de las personas al analizar patrones complejos en su rostro, que están intrínsecamente ligadas al proceso de envejecimiento.

¿Cómo funciona FaceAge?

El corazón de FaceAge reside en las redes neuronales profundas, un tipo de algoritmo de aprendizaje automático inspirado en la estructura del cerebro humano.

Estas redes se entrenan con vastas cantidades de imágenes faciales etiquetadas con la edad real de las personas. Durante este proceso de entrenamiento, el algoritmo aprende a identificar sutiles correlaciones entre los rasgos faciales (como arrugas, cambios en la textura de la piel, la forma del rostro y otros micro-patrones) y la edad biológica.

Una vez entrenado, FaceAge puede tomar una nueva fotografía de primer plano y, a través de sus capas de procesamiento, extraer características relevantes y predecir un número que representa la edad biológica estimada del individuo. Este número no es simplemente una adivinanza; es el resultado de un análisis complejo de miles de patrones aprendidos durante el entrenamiento.

Los autores concluyeron que la IA es especialmente importante en medicina, en la que tanto las enfermedades como los tratamientos pueden causar daño celular y acelerar el proceso de envejecimiento, y una estimación precisa de la edad biológica, podría respaldar las decisiones de tratamiento.