การเรียนรู้แบบลึกกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมกระจายเสียง

การเรียนรู้แบบลึก ได้กลายเป็นคำที่น่าสนใจในหลายๆ ด้าน และองค์กรกระจายเสียงก็เป็นหนึ่งในนั้นที่ต้องเริ่มสำรวจศักยภาพที่มีให้เสนอ ตั้งแต่การรายงานข่าว ไปจนถึงภาพยนตร์และโปรแกรมทั้งในโรงภาพยนตร์และทีวี

ตามที่ TechRadar รายงานแล้ว โอกาสที่การเรียนรู้แบบลึกนำเสนอในด้านการผลิตวิดีโอ การแก้ไข และการเก็บคือมากมาย แต่เทคนิคนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การทำงานที่ซ้ำๆ ในกระจายเสียงเท่านั้น แต่ยังสามารถ “เพิ่มกระบวนการสร้างสรรค์ ปรับปรุงการรับส่งวิดีโอ และช่วยรักษาคลังวิดีโอที่มีจำนวนมากที่สตูดิโอหลายแห่งมี“

ในเรื่องของการสร้างและแก้ไขวิดีโอ ได้กล่าวถึงว่า Warner Bros. ต้องใช้เงิน 25 ล้านดอลลาร์ สำหรับการถ่ายทำใหม่ของ ‘Justice League’ และส่วนหนึ่งของเงินนั้นไปกับการลบหนวดที่ Henry Cavill ปลูกและไม่สามารถโกนได้เนื่องจากมีงานอื่นที่ต้องทำ การใช้การเรียนรู้แบบลึกในกระบวนการหลังการผลิตที่ใช้เวลานานและต้องใช้เงินมากจะถูกนำมาใช้อย่างดี

แม้แต่โซลูชันที่มีอย่างกว้างๆ เช่น Flo ก็ทำให้สามารถใช้การเรียนรู้แบบลึกในการสร้างวิดีโอโดยอัตโนมัติได้ โดยอธิบายแนวคิดแล้วซอฟต์แวร์จะค้นหาวิดีโอที่เกี่ยวข้องจากคลังและแก้ไขเข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติ

Flo ยังสามารถจัดเรียงและจัดประเภทวิดีโอ ทำให้ง่ายต่อการค้นหาส่วนเฉพาะของฟุตเทจ เทคโนโลยีเหล่านี้ยังช่วยให้สามารถลบฟุตเทจที่ไม่ต้องการหรือสร้างรายการส่วนบุคคลตามวิดีโอที่บางคนสนใจ

Google (GOOGL ) ได้พัฒนาเครือข่ายประสาทที่ “สามารถแยกภาพพื้นหน้าและพื้นหลังของวิดีโอได้โดยอัตโนมัติ สิ่งที่เคยต้องใช้ กรีนสกรีน ตอนนี้สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้อุปกรณ์พิเศษ“

เทคนิคการสร้างภาพปลอมหรือ “deep fake” ได้สร้างชื่อเสียงแล้ว ทั้งดีและไม่ดี แต่ศักยภาพในการใช้ในเอฟเฟกต์เชิงพิเศษก็ได้ถึงระดับที่น่าสนใจแล้ว

พื้นที่ที่การเรียนรู้แบบลึกจะสร้างความแตกต่างอย่างแน่นอนคือการฟื้นฟูภาพยนตร์คลาสสิก เนื่องจาก UCLA Film & Television Archive มีภาพยนตร์เกินครึ่งหนึ่งที่ผลิตก่อนปี 1950 ที่สูญหายไป และ 90% ของฟิล์มคลาสสิกอยู่ในสถานะที่ไม่ดี

การเพิ่มสีให้กับฟุตเทจขาวดำยังคงเป็นเรื่องที่ถกเถียงกันในหมู่ผู้สร้างภาพยนตร์ แต่สำหรับผู้ที่เลือกที่จะทำเช่นนั้นสามารถใช้เครื่องมือของ Nvidia (NVDA ) ซึ่งจะลดระยะเวลาของกระบวนการนี้ลงอย่างมาก โดยนักศิลปะต้องสีเพียงหนึ่งเฟรมของฉาก และการเรียนรู้แบบลึกจะทำส่วนที่เหลือต่อไป ในทางกลับกัน Google ได้พัฒนาเทคโนโลยีที่สามารถสร้างส่วนหนึ่งของฉากที่บันทึกจากเฟรมเริ่มต้นและเฟรมสิ้นสุด

การรู้จำใบหน้า/วัตถุถูกใช้อย่างแข็งขัน ตั้งแต่การจัดประเภทคลังวิดีโอหรืออาร์ไคฟ์ การค้นหาคลิปที่มีนักแสดงหรือผู้ประกาศข่าวที่กำหนด หรือการนับเวลาที่นักแสดงอยู่ในวิดีโอหรือภาพยนตร์ TechRadar ระบุว่า Sky News ใช้การรู้จำใบหน้าเพื่อระบุใบหน้าที่มีชื่อเสียงในงานแต่งงานของราชวงศ์

เทคโนโลยีนี้กำลังถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการถ่ายทอดกีฬาสด เพื่อ “ติดตามการเคลื่อนไหวของลูกบอล หรือระบุองค์ประกอบสำคัญอื่นๆ ของเกม เช่น ประตู” ในฟุตบอล เทคโนโลยีนี้ซึ่งมีชื่อว่า VAR ถูกใช้ในหลายๆ ทัวร์นาเมนต์และลีกระดับชาติในฐานะเครื่องมือของกรรมการ s tool during the game. Streaming เป็นอีกด้านหนึ่งของการกระจายเสียงที่สามารถได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้แบบลึกได้ เครือข่ายประสาทสามารถสร้างเฟรมความชัดสูงจากอินพุตที่มีความชัดต่ำ ทำให้ผู้ชมสามารถเพลิดเพลินกับการรับชมที่ดีขึ้น แม้ว่าสัญญาณอินพุตเดิมจะไม่ถึงมาตรฐานก็ตาม