5 técnicas de Deep Learning aplicadas a Motion Graphics

A principios de este siglo, casi nadie podía pensar que, veinte años después, nos encontraríamos en un punto donde la creación y el reconocimiento de imágenes se basan también en la tecnología de Deep Learning. A lo largo de este post, analizaremos cuáles son las técnicas de Deep Learning que más influyen en la animación de vídeos, y cómo las integramos dentro del itinerario formativo de nuestro Máster en Motion Graphics. 

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep learning, o aprendizaje profundo, es un tipo de algoritmo de machine learning mediante el que dispositivos como los ordenadores son capaces de realizar determinadas tareas de la misma forma en la que las desarrollaría una persona a partir de redes neuronales artificiales conectadas en varias capas que simulan las redes neuronales del cerebro humano.  

Este conjunto de redes neuronales lleva a cabo un aprendizaje profundo basado en la recolección e interpretación de datos y su posterior procesamiento utilizando distintos algoritmos cuyo resultado es una simulación óptima del comportamiento humano.

Es decir, permite que los dispositivos “aprendan” a realizar tareas a partir de cantidades enormes de datos. Un aprendizaje que se traslada a distintos ámbitos profesionales, incluyendo el motion graphics.

Machine Learning y Deep Learning: ¿En qué se diferencian?

Aunque son dos conceptos similares entre sí, no debemos confundir el Deep learning con el machine learning. No es casualidad que estén relacionados, ya que ambos son subconjuntos de la inteligencia artificial y los dos se basan en algoritmos. 

La diferencia principal entre ambos sistemas es que el Deep learning tiene una mayor complejidad que el machine learning. Mientras este se basa en el aprendizaje automático a través del análisis de datos y la identificación de patrones, el Deep learning logra un aprendizaje más exhaustivo que permite imitar el funcionamiento del cerebro humano. Y, por lo tanto, ofrece una mayor aproximación al comportamiento de las personas que el machine learning. 

El Deep learning no deja de ser un sistema de machine learning con un mayor nivel de especialización y precisión. Pasamos del aprendizaje automático (machine learning) al aprendizaje profundo (Deep learning) en el que no se requiere tanta intervención humana.

5 técnicas de Deep Learning que se aplican en Motion Graphics

Ya hemos comentado que el Deep learning se ha extendido a numerosos sectores profesionales, y el entorno audiovisual no es una excepción. Pero, ¿cómo se aplica exactamente en el ámbito de Motion Graphics? Vamos a explicar algunas de las técnicas que más se utilizan en este sentido:

1. Redes generativas

Uno de los métodos de Deep learning más habituales es el uso de redes generativas adversarias (conocidas como GAN), un conjunto de redes en el que las “neuronas” compiten entre ellas para crear contenidos como imágenes, vídeos o textos a partir de un conjunto de datos. Por lo general, el resultado de este proceso suele ser bastante realista, y ese es uno de los motivos por los que se utiliza en motion graphics. 

2. Redes neuronales convolucionales

La segunda técnica de aprendizaje profundo que más se aplica en motion graphics es la conocida como CNN o redes neuronales convolucionales. En este caso, el aprendizaje se obtiene a partir de la filtración de datos que se realiza en las distintas capas de las redes y se utilizan, principalmente, en el reconocimiento de imágenes. 

Por ejemplificarlo, en este sistema, la primera capa identificaría las dimensiones de una imagen, mientras que otra capa reconocería el color. De esta forma, realiza una clasificación de las imágenes mucho más precisa, y, a partir de esa información, crea una imagen nueva combinando todos los datos anteriores.

3. Visión artificial

Otro de los aspectos que se trabaja en Motion Graphics a raíz de la aplicación del Deep learning es la visión artificial o computacional. Consiste en un sistema mediante el que una máquina puede procesar, analizar y entender la relación entre distintas imágenes digitales. 

Por ello, es muy utilizada en el reconocimiento facial, por ejemplo. Aplicado al ámbito de la animación de vídeos, permitiría convertir una imagen en 2D en una animación en 3D, y replicar expresiones y movimientos humanos a un personaje.

4. Aprendizaje de refuerzo profundo

Los profesionales del Motion Graphics especializados en el desarrollo de videojuegos están muy familiarizados con esta técnica de Deep learning. Básicamente, consiste en el aprendizaje a base de recompensas o penalizaciones. En este caso, se configuran las redes neuronales para que los personajes de los videojuegos aprendan qué acciones les ayudan a sumar puntos dentro del mismo y cuáles les perjudican. 

5. Autocodificadores

En realidad, los autocodificadores se pueden clasificar como los sistemas que precedieron a las redes generativas y otras técnicas posteriores. Su funcionamiento se basa en comprimir un conjunto de datos inicialmente para, después, reconstruirlo a partir de la compresión previa. Si a estos autocodificadores se les incluyen variaciones, es posible generar imágenes nuevas a partir de una representación anterior. 

En general, aplicar estos mecanismos inteligentes en los sectores que, a priori, no requieren conocimientos técnicos sobre lenguajes de datos no es tan complejo como parece. De hecho, cualquier persona podría aplicar Deep learning con Python, un lenguaje de programación sencillo, fácil de aprender y que se puede utilizar en distintos tipos de proyectos, incluso sin tener conocimientos avanzados en programación.

Evoluciona y especialízate en Motion Graphics

En conclusión, las técnicas de Motion Graphics que se utilizan hoy en día cambian constantemente y se adaptan a la realidad actual y a las necesidades predominantes. En nuestro Máster en Motion Graphics no solo aprenderás los conocimientos teóricos imprescindibles para desarrollarte en el mundo audiovisual, sino que también adquirirás la experiencia utilizando las aplicaciones y herramientas prácticas que te ayudarán a completar tu formación. 

La clave del éxito consiste en entender cuáles son las necesidades de cada proyecto y saber qué técnica encaja mejor para satisfacerlas. Para ello, es imprescindible estar a la vanguardia de los sistemas de inteligencia artificial y de las tecnologías que nos rodean, en lugar de actuar de forma ajena a ellas. 

Y, sin duda, el sector del Motion Graphics es uno de los que más rápido avanza. ¡Conviértete en un profesional cualificado sin dejar nada atrás!