Google ha desarrollado un sistema llamado Neural Image Assessment (NIMA) (Inteligencia Artificial) que puede indicar cual imagen de un grupo se ve mejor o cual es la más atractiva.

NIMA utiliza una red neuronal convolucional (CNN) de aprendizaje profundo y  puede comparar imágenes y designar cuales le gustarán más a un humano, tanto en lo que se refiere a técnica, como así también a la estética de la fotografía.

De acuerdo a Hossein Talebi, ingeniero de software y Peyman Milanfar, investigador científico de la división Percepción de Máquina de Google Research, la red neuronal (NIMA) fue entrenada con un conjunto de imágenes que fueron previamente calificadas por humanos.

Talebi y Milanfar sostienen que NIMA puede usarse no solo para calificar imágenes de manera confiable y con alta correlación con la percepción humana, «también es útil para una variedad de tareas intensivas y laboriosas como la edición inteligente de fotos, la optimización de la calidad visual para una mayor participación de usuarios o la minimización de errores visuales percibidos en una canalización de imágenes«.

Ránking Técnico:

Ránking Estético:

Por ahora esta tecnología sigue en desarrollo, pero es un avance importante que esperemos esté presente pronto en aplicaciones para por ejemplo poder determinar mejor que se debe hacer para mejorar una imagen y de algún modo cuál se ve mejor para un proyecto, especialmente cuando el usuario no tiene conocimientos técnicos o está indeciso sobre cual imagen utilizar.