{"id":8085,"date":"2018-04-08T12:55:28","date_gmt":"2018-04-08T15:55:28","guid":{"rendered":"http:\/\/www.eldiariodetucuman.com\/web\/luz-camara-accion-artificial-como-la-computacion-esta-cambiando-la-industria-del-cine\/"},"modified":"2018-04-08T12:55:28","modified_gmt":"2018-04-08T15:55:28","slug":"luz-camara-accion-artificial-como-la-computacion-esta-cambiando-la-industria-del-cine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.eldiariodetucuman.com\/web\/luz-camara-accion-artificial-como-la-computacion-esta-cambiando-la-industria-del-cine\/","title":{"rendered":"Luz, c\u00e1mara, acci\u00f3n artificial: c\u00f3mo la computaci\u00f3n est\u00e1 cambiando la industria del cine"},"content":{"rendered":"
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Un equipo prueba la tecnolog\u00eda de Arraiy en las oficinas de la empresa en Palo Alto, California<\/epigrafe> Cr\u00e9dito: Christie Hemm Klok\/The New York Times<\/span>
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PALO ALTO, California – En un viejo taller de reparaci\u00f3n de autos de Silicon Valley, Stefan Avalos empujaba una c\u00e1mara por un carril de grabaci\u00f3n.<\/p>\n

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Avalos forma parte de un peque\u00f1o equipo que filmaba un cortometraje sobre veh\u00edculos aut\u00f3nomos. En esa producci\u00f3n usaron un Austin Mini color azul el\u00e9ctrico de 1962 pero, gracias a los efectos especiales, esa reliquia oxidada se transformaba en un veh\u00edculo aut\u00f3nomo muy parecido al DeLorean de Regreso al futuro.<\/p>\n

Alej\u00e1ndose de la c\u00e1mara, Avalos se refiri\u00f3 ir\u00f3nicamente a lo que estaban grabando como el \u00abProyecto desempleo\u00bb. El cortometraje ten\u00eda el objetivo de probar la nueva tecnolog\u00eda de una empresa emergente llamada
\nArraiy<\/a>, que est\u00e1 intentando automatizar la creaci\u00f3n de efectos digitales para el cine, la televisi\u00f3n y los videojuegos.<\/p>\n

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Este nuevo tipo de
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\ninteligencia artificial
\n<\/a> -que tambi\u00e9n es desarrollada por empresas m\u00e1s grandes como Adobe y otros laboratorios de investigaci\u00f3n de la industria de la tecnolog\u00eda- podr\u00eda terminar por remplazar a muchos de los especialistas que crean esos efectos.<\/p>\n

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\u00abNo es broma; le quitar\u00e1 el trabajo a la gente\u00bb, dijo Avalos, un cineasta que vive en Los \u00c1ngeles y tambi\u00e9n dirige un estudio de efectos visuales. \u00abLos artistas est\u00e1n a salvo, pero esta tecnolog\u00eda remplazar\u00e1 todo el trabajo pesado\u00bb.<\/p>\n

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\n <\/span><\/p>\n\"Una<\/source><\/source><\/picture>
Una de las principales maneras en que los ingenieros de Arraiy entrenan a su software de inteligencia artificial es fotografiando objetos en un entorno controlado para que el algoritmo practique la separaci\u00f3n del primer plano y el fondo de la escena<\/epigrafe> Cr\u00e9dito: Christie Hemm Klok\/The New York Times<\/span>
\n <\/figcaption><\/figure>\n

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A lo largo de las \u00faltimas tres d\u00e9cadas, las im\u00e1genes generadas por computadora han transformado la manera en que se hacen muchas pel\u00edculas y programas de televisi\u00f3n. Sin embargo, la creaci\u00f3n de efectos digitales todav\u00eda es un proceso complejo y muy tedioso. Para cada segundo de una pel\u00edcula, un ej\u00e9rcito de dise\u00f1adores puede pasar horas aislando personas y objetos en grabaciones sin editar, construyendo digitalmente nuevas im\u00e1genes desde cero y combin\u00e1ndolas para que no se note la edici\u00f3n.<\/p>\n

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Arraiy desarrolla sistemas que pueden ejecutar algunas tareas de esos procesos. Los fundadores de la empresa, Gary Bradski e Ethan Rublee, tambi\u00e9n crearon Industrial Perception, una de varias compa\u00f1\u00edas emergentes de rob\u00f3tica que Google compr\u00f3 hace varios a\u00f1os.<\/p>\n

\u00abLos cineastas pueden hacerlo, pero deben lograrlo manualmente\u00bb, dijo Bradski, un neurocient\u00edfico y especialista en visi\u00f3n computacional. Ha trabajado con empresas tan variadas como el fabricante de procesadores Intel y
\nla compa\u00f1\u00eda de realidad aumentada Magic Leap<\/a>.<\/p>\n

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\n <\/span><\/p>\n\"Wesley<\/source><\/source><\/picture>
Wesley Chaney, un ingeniero de Arraiy, muestra una aplicaci\u00f3n que permite que se procese r\u00e1pidamente el material filmado frente a una pantalla verde<\/epigrafe> Cr\u00e9dito: Christie Hemm Klok\/The New York Times<\/span>
\n <\/figcaption><\/figure>\n

Respaldada por m\u00e1s de 10 millones de d\u00f3lares en financiamiento de varias empresas -como la firma de capital de riesgo de Silicon Valley Lux Capital y SoftBank Ventures- Arraiy forma parte de un esfuerzo generalizado que han emprendido tanto la industria como la academia, y se dedica a construir sistemas que pueden generar y manipular im\u00e1genes de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n

Gracias a las mejoras en las redes neuronales -algoritmos complejos que pueden aprender tareas analizando vastas cantidades de datos-, estos sistemas pueden editar el ruido y los errores presentes en las secuencias, aplicar efectos simples y crear im\u00e1genes muy realistas de personajes ficticios o
\nayudar a poner la cabeza de una persona en el cuerpo de otr<\/a> a.<\/p>\n

Dentro de las oficinas de Arraiy -ubicadas en un viejo taller de reparaciones-, Bradski y Rublee est\u00e1n formulando algoritmos computacionales que pueden aprender tareas de dise\u00f1o y analizar a\u00f1os de trabajo de los estudios de efectos cinematogr\u00e1ficos. Esto incluye sistemas que aprenden a \u00abrotoscopiar\u00bb el material filmado sin editar, separando con cuidado a la gente y los objetos de sus fondos para que puedan incluirse en un nuevo escenario.<\/p>\n

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\n <\/span><\/p>\n\"Las<\/source><\/source><\/picture>
Las marcas son usadas para calibrar las c\u00e1maras que suministran informaci\u00f3n al software<\/epigrafe> Cr\u00e9dito: Christie Hemm Klok\/The New York Times<\/span>
\n <\/figcaption><\/figure>\n

Adobe, que crea muchas de las herramientas de software que utilizan los dise\u00f1adores actualmente,
\ntambi\u00e9n est\u00e1 explorando el aprendizaje computacional que puede automatizar algunas tareas similares.<\/a><\/p>\n

En Industrial Perception, Rublee ayud\u00f3 a desarrollar la visi\u00f3n computacional de robots dise\u00f1ados para realizar tareas como cargar y descargar camiones de carga. Poco despu\u00e9s de que Google adquiri\u00f3 esa empresa, se intensific\u00f3 el trabajo en redes neurales. En casi dos semanas, un equipo de investigadores de Google \u00abentren\u00f3\u00bb a una red neural que super\u00f3 el desempe\u00f1o tecnol\u00f3gico de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

Rublee y Bradski recolectaron una d\u00e9cada de material de rotoscopio y otros trabajos de efectos visuales de varios estudios de dise\u00f1o (no quisieron especificar cu\u00e1les). Adem\u00e1s, han agregado su propio trabajo a la colecci\u00f3n. Despu\u00e9s de filmar gente, maniqu\u00edes y otros objetos en frente de una pantalla verde, por ejemplo, los ingenieros de la empresa pueden rotoscopiar miles de im\u00e1genes de forma relativamente r\u00e1pida para que se a\u00f1adan a la colecci\u00f3n de datos. Una vez que el algoritmo se entrena, puede rotoscopiar im\u00e1genes sin la ayuda de la pantalla verde.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda a\u00fan tiene fallas y en algunos casos los dise\u00f1adores todav\u00eda deben hacer ajustes al trabajo automatizado, pero est\u00e1 mejorando.<\/p>\n

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\n <\/span><\/p>\n\"Preparaci\u00f3n<\/source><\/source><\/picture>
Preparaci\u00f3n de un set para las pruebas t\u00e9cnicas con la tecnolog\u00eda de Arraiy<\/epigrafe> Cr\u00e9dito: Christie Hemm Klok\/The New York Times<\/span>
\n <\/figcaption><\/figure>\n

\u00abEstos m\u00e9todos a\u00fan son bastante rudimentarios -todav\u00eda hay muchas cosas que pueden salir mal de manera impredecible-, pero no hay ning\u00fan obst\u00e1culo fundamental\u00bb, dijo Phillip Isola, un investigador de visi\u00f3n computacional en MIT y
\nOpenAI, el laboratorio de inteligencia artificial creado por el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, y otros.<\/a><\/p>\n

Avalos cree que esta tecnolog\u00eda podr\u00eda remplazar el trabajo que hace su propio estudio de efectos especiales, pero eso no lo incomoda. Ya delega muchas de las actividades m\u00e1s tediosas, a trav\u00e9s de internet, a colaboradores de otros pa\u00edses.<\/p>\n

Bradski coment\u00f3 que conforme el hardware mejore, estos m\u00e9todos ayudar\u00e1n a crear efectos preliminares en el set de filmaci\u00f3n, lo cual permitir\u00e1 que los cineastas tengan una mejor idea de c\u00f3mo lucir\u00e1 el producto terminado. The Mill, un estudio de efectos en Londres, utiliz\u00f3 hace poco la tecnolog\u00eda de Arraiy para crear un sistema que puede aplicar efectos instant\u00e1neamente para cambiar la apariencia de un autom\u00f3vil.<\/p>\n

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\n <\/span><\/p>\n\"De<\/source><\/source><\/picture>
De izquierda a derecha, Gary Bradski, director de tecnolog\u00eda en Arraiy, que est\u00e1 intentando automatizar la creaci\u00f3n de efectos digitales para el cine, la televisi\u00f3n y los videojuegos; Brendan Dowdle, el director de operaciones y estrategia de la empresa, e Ethan Rublee, el director ejecutivo de Arra<\/epigrafe> Cr\u00e9dito: Christie Hemm Klok\/The New York Times<\/span>
\n <\/figcaption><\/figure>\n

Si las empresas tecnol\u00f3gicas pueden automatizar parte del trabajo pesado que se requiere para crear efectos especiales, los creativos tendr\u00e1n la oportunidad de intentar cosas nuevas, dijo Pasha Shapiro, un cineasta y artista de efectos especiales que tambi\u00e9n ha trabajado con Arraiy.<\/p>\n

\u00abParte del trabajo es tan tedioso que no resulta pr\u00e1ctico\u00bb, agreg\u00f3. \u00abEn esas tareas la tecnolog\u00eda puede ser de gran ayuda\u00bb.<\/p>\n

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temas en esta nota<\/b><\/h4>\n

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\n \u00bfTe gust\u00f3 esta nota?<\/b><\/span>
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