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we Peer into Pandora's Box' - How MM Labs Is Bringing Black Mirror to Reality

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Escrito por
Labs.Monks

‘We Peer into Pandora’s Box’ – How MM Labs Is Bringing Black Mirror to Reality

Se você tem algum interesse em tecnologia, é provável que você tenha assistido a um episódio ou dois de Black Mirror, a série massivamente popular da Netflix que mergulha em relações desconfortáveis entre as pessoas e a tecnologia (e se não o fez, sugerimos que comece). Enquanto o drama estabelece seus objetivos num futuro próximo, seu poder - e proficiência para induzir ansiedade nos espectadores - decorre do fato de que as perguntas que explora são igualmente aplicáveis aos dias de hoje.

Se você se consolar com o fato de que a tecnologia aterrorizante do Black Mirrorainda não se concretizou (ou nunca se concretizará), não fique muito à vontade: o futuro é agora, dizem, e as mentes loucas da MediaMonks Labs estão lançando uma aplicação web que aproxima o espetáculo da realidade.

No episódio 2 da temporada "White Christmas", um implante neural chamado Z-Eye fornece uma interface de realidade aumentada dentro do campo de visão de um usuário. Entre suas características está a capacidade de bloquear outras pessoas na vida real, o que as faz aparecer como silhuetas cinzentas com fala abafada. Inspirado pelo recurso, o MediaMonks Labs construiu um filtro AR que também torna o corpo do usuário como uma forma pixelada, em preto e branco (experimente aqui - o melhor quese pode desfrutar em um tablet ou laptop).

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Embora não seja tão avançado quanto o que você vê no Black Mirror - elenão requer um implante, felizmente, e funciona com apenas uma pessoa na visão - ele demonstra como a tecnologia apresentada na ficção especulativa está mais próxima da realidade do que o público poderia prever. Neste caso, a tecnologia é tão acessível que requer pouca configuração para que os usuários possam brincar com ela. "O que torna isto tão legal é que está rodando em seu navegador e em qualquer webcam out-of-the-box", diz Joe Mango, Tecnólogo Criativo da MediaMonks Labs, que construiu a ferramenta. "Ela é clicável e utilizável a qualquer momento"

Bloqueie qualquer pessoa - Não é necessário implante

O filtro é alimentado pelo BodyPix, um modelo de aprendizagem de máquina de código aberto que permite a segmentação corpo-parte. a "segmentação" é um processo no qual uma máquina pega uma imagem ou vídeo e separa os pixels que pertencem a uma pessoa daqueles que não pertencem. É a mesma idéia por trás da utilização de uma tela verde, sem necessidade de tela.

O que torna o BodyPix único é que ele não apenas separa um corpo de seu entorno, mas também pode segmentar esse corpo em 24 partes específicas; por exemplo, o lado esquerdo do rosto versus o lado de trás do braço direito de um sujeito. Tal tecnologia pode ter várias aplicações, como a criação de filtros precisos de realidade aumentada ou a edição de imagens.

Com o BodyPix como um modelo de aprendizagem da máquina subjacente, a ferramenta de bloqueio de corpo desenvolvida pelo Labs não é mágica da TV. E mesmo que a tecnologia que a faz funcionar seja bastante complexa, o conceito por trás do bloqueio de corpo é relativamente simples.

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Como funciona a tecnologia de marcação do corpo.

Renderizando corpos sem forma, pixelizados em tempo real, a ferramenta de bloqueio de corpo desenvolvida pelo Labs não é mágica cinematográfica. A tecnologia que a alimenta é bastante complexa, mas o conceito por trás do bloqueio de corpos é bastante simples e se baseia na edição de duas imagens de vídeo idênticas juntas. Em uma extremidade, a ferramenta pega a alimentação da câmera e aplica um shader que a distorce e pixeliza. Na outra extremidade, uma versão separada do vídeo é segmentada para cortar o corpo do usuário - como se você pegasse o programa de edição de imagem da varinha mágica para selecionar um objeto e excluí-lo. Esta versão do vídeo é pressionada em cima do distorcido, resultando em um corpo pixelado, em preto e branco, cercado por um ambiente de outra forma normal.

Encontrando a ciência por trás da ficção-científica

Embora a ferramenta não seja totalmente precisa para a tecnologia vista no programa, sua mecânica subjacente pode ajudar os espectadores a entender e visualizar uma tecnologia que anteriormente parecia possível apenas no reino da ficção científica. Ela também demonstra o valor de tentar tornar o impossível possível através da tecnologia de ponta e emergente.

"Pode parecer incomum que uma empresa criativa e produtora como a MediaMonks esteja fazendo uma pesquisa tecnológica tão profunda", diz Mango, embora essa abertura para experimentar possa ajudar as marcas a encontrar novas oportunidades para aproveitar as experiências disponíveis em seu mundo e replicá-las para os fãs no nosso. Quando a Mango tropeçou no BodyPix em GitHub, por exemplo, "My mind went immediately to the Black Mirror episode"

Pensamentos do monge Nós espreitamos dentro da caixa de Pandora para ver o que é possível - e as questões levantadas.

O passo para construir sobre o software para reproduzir o surpreendente recurso Z-Eyes foi surpreendentemente fácil: "Quando me aproximei [Head of Labs Sander van der Vegte] com a idéia, ele disse, 'Isso parece legal, vamos fazer isso'", conta Mango. "Em poucas palavras, é assim tão simples conseguir a aprovação de um projeto graças ao ambiente aberto e criativo" Mas considerando que Black Mirror é muitas vezes um estudo de caso em usos preocupantes da tecnologia, este zelo em experimentar não deve ser visto como uma petulância. "Somos capazes de espreitar na caixa de Pandora para ver as interessantes possibilidades que estão disponíveis - e as questões que eles levantam", diz Mango.

E isso se relaciona à forma como tais projetos podem ajudar os usuários finais a aplicar melhor a tecnologia fictícia e futurista que vêem na mídia a suas próprias vidas - e a antecipar ou a discutir com alguns dos dilemas éticos que inspiram a ficção especulativa. E, é claro, tais projetos também são simplesmente legais. Em essência, tudo se resume a fazer uma conexão que rompa as barreiras entre o real e o imaginado.

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