Como parte de las acciones de colaboración internacional que realiza la Secretaría de Posgrado e Investigación de la Facultad de Ingeniería (SPIFI), el pasado 13 de marzo la maestra Virginia Bazán-Gil, directora del acervo de la Corporación de Radio y Televisión Española, RTVE, impartió la conferencia La Inteligencia Artificial en los Acervos de Radio y Televisión.
En la sala de juntas de la SPIFI, la ponente detalló la composición de la empresa pública RTVE enfocada en nuevos formatos y narrativas —siete canales de televisión, seis emisoras de radio, una plataforma de video bajo demanda y su versión internacional, un instituto de formación para profesionales en medios de comunicación, una orquesta y un coro— y mencionó los proyectos en los que aplican inteligencia artificial: Hiperia (videos cortos con personajes, música y voces en IA que abordan la IA), VerificaRTVE (en conjunto con la Universidad Politécnica de Cataluña corrobora noticias falsas) y la cobertura y análisis automáticos de procesos electorales en municipios de menos de tres mil habitantes.
La también secretaria general de la Federación Internacional de Archivos de Televisión indicó que el acervo sonoro que resguarda la RTVE llega a cerca de millón y medio de horas, que tardarían 148 años en escucharse, y casi un millón doscientas horas de video, que incluye el más antiguo de 1959, la visita del presidente estadunidense Eisenhower a España. Habló de los primeros contactos, en 2017, de RTVE con la IA: big data y archivos visuales de la Universidad de Zaragoza (su grupo de investigación en Telecomunicaciones especializado en tecnologías de audio y habla), metadatado automático, reconocimiento de hablantes y procesamiento de lenguaje; en análisis de video, han trabajado con reconocimiento facial de personas públicas, objetos y caracteres.
Destacó que RTVE es un archivo moderno, aún con de cintas de cine por digitalizar, que ha empleado formatos de dos y una pulgada, cintas betacam y abiertas, posteriormente digitalizadas en LTO 7 para posibilitar la aplicación de la IA. La especialista aseguró que, ante el vertiginoso desarrollo de la IA, la curiosidad innata en los seres humanos es irremplazable: "Nuestro objetivo en la automatización no es alcanzar calidad humana". Finalizó compartiendo que en su método de trabajo define márgenes de error máximos, que lejos de ser pérdidas, representan aprendizajes que impulsan el avance y la innovación, ya que siendo un medio público estatal, buscan poner la tecnología al servicio de un fin común.
