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Hablamos con el creador de una máquina que detecta escenas románticas en las películas

El experto en datos dice que su tecnología puede usarse para identificar más acciones en videos, además de besos. Y relativiza las acusaciones de quienes sostienen que, modificado, su sistema favorece el espionaje.

El científico especializado en datos dice que los besos no son fáciles de identificar para los sistemas de IA

Amir Ziai es un especialista en datos. Trabaja para uno de los servicios de streaming de TV más reconocidos del mercado, y cursa estudios de postgrado en la Universidad Stanford, en California, Estados Unidos.

Este joven de 32 años saltó a la fama esta semana, cuando publicaciones como Technology Review del MIT (acá la nota) se detuvieron en un invento suyo: un sistema de inteligencia artificial que identifica escenas de besos en las películas.

“Durante mi programa de postgrado tomé una clase que enseña a usar redes neuronales profundas para tareas de visión artificial, por ejemplo el reconocimiento de imágenes. El trabajo que hice no está relacionado con mis funciones en Netflix”, cuenta Ziai en diálogo con los medios.

– ¿Por qué decidiste que esta tecnología detecte besos y no otras acciones?

– Las investigaciones demostraron que las escenas de besos son particularmente difíciles de reconocer mediante el uso de estos sistemas de aprendizaje. El problema es que hay muchos falsos positivos, por ejemplo cuando los actores se acercan mucho pero no están besándose.

Los modelos de aprendizaje profundo tuvieron mucho éxito en el reconocimiento de objetos y en la detección de diferentes actividades en un video. Lo que hice fue simplemente combinar estas ideas para abordar un nuevo problema.

La mecánica de este sistema puede ser ampliada para detectar también otras escenas. El requisito es siempre recopilar y anotar mucha información, en este caso escenas relevantes que un modelo a aprendizaje aprovecha y usa para la detección.

(NDR: tal como anticipamos acá, este sistema fue entrenado con cientos de películas estrenadas entre 1915 y 2016. Ziai etiquetó manualmente las escenas con besos de entre 10 y 20 segundos de duración. En las pruebas, la identificación fue muy exitosa con una tasa de acierto del 95%).

– ¿Qué otras aplicaciones puede ofrecer tu sistema?

– El etiquetado puede realizarse con diversos tipos de escena, no sólo para las de besos. Por eso, se puede usar para buscar o extraer fragmentos de actividades específicas en una película, y eso puede ser útil para los espectadores. Ese tipo de segmentación también es muy provechosa para los editores de video, por mencionar algunos ejemplos.

En el mencionado repaso de Technology Review, señalan que tecnologías como las que desarrolló Ziai pueden ser usadas para videovigilancia. ¿Por qué? Mientras diversos países y urbes en el mundo aprueban la utilización de cámaras con reconocimiento facial en las calles (incluida la Ciudad Autónoma de Buenos Aires), la detección de acciones en los videos podría sumarse al listado de malas noticias para la privacidad.

Consultado al respecto, el experto en datos relativizó las críticas. “No estoy muy familiarizado con la videovigilancia –sostuvo. “Pero imagino que tener sistemas de detección cada vez más precisos abrirá paso a propósitos buenos y malos, igual que ocurre con cualquier otra tecnología”.

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