L’IA può essere uno strumento importante per l’elaborazione di immagini e per la ricostruzione di video. Una tecnica basata sull’imaging ibrido, strutturata da due ricercatori della Texas A&M University, è stata presentata su IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence e mette le basi per la ricostruzione di video in super slow-motion. Gli elementi dello studio presentato toccano direttamente il nostro immaginario, infatti quando pensiamo allo slow motion abbiamo in mente ad esempio le immagini di film come “The Untouchables” (nella scena della carrozzina) e altri esempi simili.
La tecnica, che sfrutta CNN (Rete neurale convoluzionale) e imaging ibrido (usato nelle apparecchiature di diagnostica in medicina), renderà possibile ricostruire i frame mancanti in un video e creare un effetto rallentato dettato dalla rete di deep learning. Lo strumento necessario per applicare tutto questo non è, ed è proprio qui l’importanza di questo deep slow-motion, una telecamera ad altissima risoluzione, infatti basterà un semplice cellulare.
Un video quindi potrà aumentare molto facilmente il suo frame rate. L’algoritmo sul quale è impostata la metodologia ha una certa capacità di “preveggenza” visiva che imita gli input delle immagini del video originale, creando il rallenty con immagini che sono basate sostanzialmente su predizioni di movimento.
L’algoritmo si sviluppa in tre momenti chiave: “Initial Flow Estimation; Flow Enhancement; Appearance Estimation”. I ricercatori hanno cercato, proprio seguendo questi tre passaggi, di ridurre al minimo lo scarto tra le immagini di input e output. Per innestare nella rete una consapevolezza dell’ambiente presente nel video, gli studiosi hanno immesso come input anche un secondo video (a bassa risoluzione) in cui veniva fatto un focus proprio sulla scena che circondava il soggetto del video: questo permette al sistema di ricostruire, tramite l’uso di un video ausiliario, la conformazione spaziale dell’ambiente.
Lo strumento elaborato dai ricercatori del Department of Computer Science and Engineering della Texas A&M University potrà essere uno strumento utile per aziende ma anche semplici appassionati. Un algoritmo predittivo che sfrutta in modo così efficace le immagini sicuramente però sarà utile anche in altri importanti campi della ricerca scientifica.
Nella storia del cinema dunque l’IA può entrare, non solo grazie a film come 2001 Odissea Nello Spazio o Blade Runner, tecnologie del genere possono assumere un ruolo cardine nei meccanismi dell’industria cinematografica: l’IA potrà, ad esempio, semplificare i processi di preproduzione di un film, effettuando dei “casting” o scrivendo sceneggiature. Le grandi aziende da tempo sono attente a quello che il machine learning offre in termini di comprensione delle previsioni economiche per l’uscita di un film in sala.
La regista norvegese Tonje Hessen Schei, in un panel su questo tema dell’European Film Forum, ha dichiarato: “La migliore arte al mondo è creata dall’errore, dalla follia umana e dalla strabiliante fantasia che abbiamo”. Anche in un settore del genere e soprattutto oggi che l’industria cinematografica sta cambiando, occorre fermarsi a capire come questi mutamenti coinvolgeranno sistemi e tecnologie come l’Intelligenza Artificiale.
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