Through the Tech Talks, I was able to learn more about what each company was looking for, and through the Q&A sessions, I was able to get a clear picture of what I needed to work on.Woosuk JungProgram alumni, now a data scientist at KEARNEY
Through the Tech Talks, I was able to learn more about what each company was looking for, and through the Q&A sessions, I was able to get a clear picture of what I needed to work on.
15 startups tecnológicas de EE.UU. y LATAM, con al menos un fundador latino, serán impulsadas por el impacto y listas para crecer con el apoyo de Google
Miami es el nuevo punto de acumulación para startups tecnológicas y el programa acelerador de Google para founders latinos, también formará parte de este ecosistema
Miami, 17 de Abril, 2023. Google for Startups se complace en anunciar la cohorte más reciente de su programa Google for Startups Accelerator Latino Founders. El programa se llevará a cabo de forma virtual y se desarrollará del 17 de abril al 28 de junio, y buscará crear puentes entre las startups fundadas por latinos en EE.UU. y las startups tecnológicas latinoamericanas de habla hispana.
Las 15 startups seleccionadas trabajan en sectores como educación, e-commerce, salud, y fintech. Ocho de ellas tienen mujeres o personas de la comunidad LGBT en sus equipos de liderazgo y tres de ellas tienen equipos tanto en Estados Unidos como en países de Latinoamérica.
“Nos complace haber logrado crear un espacio de intercambio entre las comunidades de founders de Latinoamérica y de Estados Unidos en habla hispana. Creemos que esto fortalecerá aún más la robusta comunidad de Google for Startups y les dará nuevas oportunidades a los emprendedores”, dijo Francisco Solsona, Lead de Google For Startups Accelerator Latino Founders.
El programa apoyará a startups con las mejores prácticas, productos y tecnologías de Google, además de nuestra amplia red de expertos y mentores de EE.UU. y América Latina; para ayudarles a construir grandes productos y ampliar su impacto en toda la región. Las compañías recibirán mentoría y apoyo de Google y expertos externos en UX (diseño y producto), ingeniería (AI/ML, Cloud, Android, Web), marketing y ventas, finanzas y liderazgo, entre otros.
Las empresas fueron seleccionadas por tener un producto en funcionamiento, un modelo de negocio validado y tracción. Además, por la solidez y la capacidad tecnológica y de ejecución de sus equipos, así como un gran potencial para aprovechar nuevas tecnologías de inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático. Las startups seleccionadas son las siguientes:
Amplifica (Chile) - Ofrece soluciones de envío de última milla a las tiendas en línea
Botmaker (EE. UU / Argentina) - Facilita la creación de chatbots para servicio al cliente.
Cirkula (Peru) - Ecommerce que ayuda a los restaurantes a minimizar sus excedentes de comida y ayuda a los usuarios a conseguir mejores precios en alimentos.
Ettos (Colombia) - Marketplace especializado en el sector de belleza y estética.
Instance (Chile) - Ofrece tecnología para que las empresas puedan acelerar sus procesos de ecommerce.
Leadsales (México) - CRM especializado en comunicaciones con clientes a través de WhatsApp
Mend (México) - Facilita el acceso y la financiación de seguros de salud privados.
Noktos (EE. UU) - Es una plataforma que simplifica la gestión de viajes corporativos.
Perfekto (México) - Marketplace de alimentos en perfecto estado, pero descartados por los supermercados por razones estéticas, a buen precio
PROtalento (Colombia) - Ofrece experiencias de customer experience para clientes internos y externos de las organizaciones
Remoov (EE.UU.) - Se especializa en remover, reciclar o vender las cosas que sus usuarios ya no usan.
Uali (Argentina) - Ofrece tecnologías de gestión de datos e inteligencia artificial a empresas del sector energético
WeShip (México) - Ofrece una plataforma de envíos a tiendas en línea que se conecta con plataformas de comercio electrónico
Woowup (Argentina) . Simplifica la gestión de datos de los clientes a las compañías, para fortalecer procesos de marketing y segmentación.
Wuru (EE.UU. / Argentina) - Optimiza el acceso a datos en los servicios de salud para optimizar la toma de decisiones
Al finalizar el programa, la cohorte seleccionada formará parte del prestigioso grupo internacional de ex alumnos de Google Accelerator, donde se unirán a otras empresas latinoamericanas y estadounidenses de escala global como Platzi, Transparent Business, Crack the Code, La Haus, Jüsto, ComparaOnline, Tienda Nube y Miroculus, entre otras.
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Acerca de Google for Startups Accelerator LATAM
Google for Startups Accelerator es la evolución de más de seis años de experiencia del equipo de desarrolladores de Google trabajando con startups en más de 40 países a través de su programa Launchpad. Google for Startups Accelerator incluye programación de vanguardia sobre temas críticos, y el apoyo de diferentes expertos y mentores de Google, y nuestra red en la región, tales como fondos de inversión, aceleradoras y empresas.
Google for Startups Accelerator América Latina se ejecuta en colaboración con aliados estratégicos en diferentes países, BBVA Open Innovation en México y Colombia, y Centraal México.
Redes Sociales:
Twitter: @GoogleDevsLATAM
Youtube: https://www.youtube.com/@GoogleDevelopersLATAM/about
Blog: https://developers-latam.googleblog.com/
URL: https://startup.google.com/accelerator/latino-founders/
En el último tiempo hubo muchos avances y mejoras en el ámbito de los juegos. Los juegos fueron —y siguen siendo— una parte importante del ecosistema de apps que representa un mundo dinámico que promueve activamente la colaboración, la creatividad y la diversión tanto para los desarrolladores como para los jugadores. En Firebase hemos trabajado duro en la mejora de nuestras herramientas y recursos de desarrollo de juegos para ayudarte a crear juegos seguros y de alta calidad, a fin de que tus jugadores sigan estando contentos e involucrados.
En la Cumbre de Desarrolladores Google for Games de este año, anunciamos funciones nuevas para ayudarte a crear juegos más estables y seguros, y compartimos cómo fortalecemos nuestra asociación con Google Ads para permitirte utilizar el aprendizaje automático para perfeccionar tu estrategia de anuncios. Analicemos en detalle nuestros anuncios de este año.
¡Comencemos!
Las trampas en los juegos multijugador, tanto en tiempo real como en los asíncronos, han sido un problema que persigue a los desarrolladores de juegos desde hace años. Las personas malintencionadas pueden arruinar tu experiencia de juego con cantidad de estrategias: hackeando los clientes de videojuego, directamente falsificando mensajes mediante la ingeniería inversa, o comprometiendo el hardware o el firmware. Cuando un jugador siente que otro está haciendo trampa, su diversión puede verse arruinada, lo que podría alejar a algunos de los jugadores más leales y afectar negativamente tus reseñas e ingresos. Para prevenir esto y atender todos estos temas, un desarrollador de juegos tendría que invertir en un sistema de distintas herramientas que cubran cada una de estas vulnerabilidades.
¡Verificación de aplicaciones dice lo contrario! Verificación de aplicaciones ayuda a proteger recursos de backend de abusos previniendo accesos no autorizados de hackers y/o de clientes modificados. Trabaja con servicios de Firebase, servicios de Google Cloud y API personalizadas para mantener tus recursos a salvo. Verificación de aplicaciones ya está disponible en los SDK de Firebase para iOS y Android. Dentro de poco, a los desarrolladores de juegos les será más fácil integrar Verificación de aplicaciones a sus juegos a través de SDK de C++ y de Unity. Esto les permitirá protegerse contra tramposos y hackers al solicitar y utilizar atestaciones. Las atestaciones funcionan como pruebas de la autenticidad de las apps y de los dispositivos, por lo que interceptan de forma automática los mensajes de red con atestaciones sospechosas o ausentes antes siquiera de alcanzar las reglas de seguridad de Firebase o, peor aún, los recursos de backend. Además, puedes personalizar tu uso de Verificación de aplicaciones seleccionando un proveedor de atestación, y configurando parámetros para establecer cómo tus backends abordan los distintos estados/veredictos de atestación.
Mira cómo Verificación de aplicaciones previene que el hackeo de clientes, la manipulación de dispositivos y la falsificación de tráfico interfieran con los servicios de backend como bases de datos y funciones de la nube.
Para más información consulta los documentos de Verificación de aplicaciones.
Mantener la estabilidad de los juegos es importante para asegurar no solo el compromiso de tus jugadores, sino también la visibilidad de tu juego en puntos de venta como Google Play. Sin embargo, la escala del desarrollo de juegos moderna y el marco económico de las aplicaciones hace que recolectar datos de fallas en varios dispositivos, identificar las más persistentes, reproducirlas y probarlas de forma manual consuma muchísimo tiempo.
Crashlytics es una herramienta de informe de fallas en tiempo real que te ayuda a priorizar y reparar los errores y las fallas más persistentes en base al impacto en usuarios reales. Mejor aún, puedes usar Crashlytics para comprender exactamente dónde se origina el error en tu código fuente y con cuál funcionalidad —como registro y claves personalizadas—, cómo llegó allí y en qué estado estaba tu juego.
Este año, el soporte de Crashlytics para juegos, aplicaciones nativas y Unity en particular se volverá cada vez mejor. El equipo ha trabajado mucho para mejorar la forma en la que Crashlytics reúne, recopila y muestra eventos, incluidas fallas, errores ANR y más.
En lo que respecta a Unity, hemos hecho que la depuración de juegos compilados a binarios nativos con IL2CPP sea mucho más fácil. Ahora, en lugar de mostrar los nombres intermedios generados por C++, Crashlytics tomará la mayoría de las pilas de llamadas nativas y mostrará el código fuente en el C# equivalente, lo que eliminará la necesidad de “traducir” de tu parte y te permitirá reparar el problema directamente en tu código.
Obtén más información sobre las mejoras a los seguimientos de pilas de Unity en Crashlytics y sobre cómo puedes usarlos para estabilizar y mejorar la experiencia del usuario.
En Unity, cuando un juego tenía una excepción no detectada y tus secuencias de comandos ya no se ejecutaban pero el juego no finalizaba, nunca se contabilizaba como falla. Cada vez que esto ocurre y tu juego falla sigilosamente, tus usuarios sufren una mala experiencia que los hace perder tiempo y recursos.
Ahora la SDK de Crashlytics para Unity ofrece Errores fatales on demand, una manera de habilitar tu app para contabilizar excepciones no detectadas como fallas, independientemente de que hayan hecho fallar el programa en su totalidad o solo la lógica del juego. Esto te permite usar métricas de usuarios que experimentan fallas para ayudarte a identificar, contar, priorizar y resolver mejor los errores entrantes.
Aprende a activar el seguimiento de errores fatales on demand de Unity en la consola de Crashlytics y a usarlo para lograr una mayor comprensión y mejorar los funcionamientos de tu juego.
Más allá de Unity, Crashlytics ha agregado una mejor asistencia para depurar código nativo (incluidas apps IL2CPP compiladas en Unity), y errores ANR nativos (es decir, la aplicación no responde). Crashlytics lo hace simbolizando marcos nativos usando los archivos de símbolos subidos, lo que te brinda información valiosa, como qué archivos y números de líneas en tus marcos de aplicación corresponden al error/problema. Esto te permite determinar el problema con mayor rapidez, lo que implica menos conjeturas y más resolución de fallas.
Otra de las causas de pérdida de tiempo y dificultad para detectar problemas son los errores nativos de memoria como desbordamientos del búfer y errores de uso después de liberación. Ahora Crashlytics es compatible con GWP-ASan, un limpiador de direcciones de Android que ayuda a detectar problemas de memoria en la etapa de producción. Cuando GWP-ASan esté habilitado en juegos, los desarrolladores verán la causa raíz de los daños en la memoria y pilas adicionales que indican detalles de asignaciones y desasignaciones relevantes para ayudar a depurar y resolver el problema. Obtén más información sobre cómo habilitar GWP-ASan en la Guía de GWP-ASan.
Por último, Firebase ofrece una amplia variedad de productos que pueden mejorar la estrategia de anuncios de tu app, entre los que se incluyen Google Analytics para Firebase, Firebase Remote Config y Firebase A/B Testing. Con tanta información y herramientas disponibles, puede llevar tiempo encontrar la mejor manera de crear, personalizar y probar una estrategia de monetización de una aplicación. Firebase lo facilita al combinar las capacidades de Google Analytics para Firebase y Firebase Remote Config para ayudarte a establecer la frecuencia de anuncios ideal para jugadores individuales a fin de aumentar los ingresos sin dañar las retenciones. Además, Firebase A/B Testing te brinda la capacidad de implementar formatos de anuncios nuevos a porcentajes cada vez mayores de tu base de jugadores, a fin de que puedas asegurar que los usuarios interactúan con los formatos de anuncios correctos.
Obtén más información cómo reunir todo y usar Firebase para comprender, probar y personalizar mejor las experiencias de anuncios.
Estas son solo algunas de las maneras en que hacemos que Firebase funcione mejor con los productos de Google para ayudarte en el ciclo de vida del desarrollo de juegos. Mientras miramos hacia el futuro, continuaremos ayudando a que tus juegos sean de lo mejor para tus usuarios y tu empresa.
Para saber más sobre cómo impulsar tus juegos con Firebase, visita nuestra página de juegos y ¡suscríbete a nuestro canal de YouTube y síguenos en Twitter para recibir más novedades!
Publicado por Scott Huffman, vicepresidente de Ingeniería, y Josh Woodward, director principal de Administración de productos
Estamos ante una nueva ola de aplicaciones de IA generativa que están transformando la forma en que las personas interactúan con la tecnología, desde juegos y agentes de diálogo hasta intercambios creativos de ideas y herramientas de codificación. En Google, queremos que la IA siga siendo accesible. Para ello, alentamos a todos los desarrolladores a que creen la próxima generación de aplicaciones con IA generativa, por eso les brindamos API y herramientas fáciles de usar.
Hoy más temprano presentamos la API de PaLM, una nueva oferta para desarrolladores que permite experimentar con modelos de lenguaje grandes de Google de forma más fácil y segura. Junto con la API, lanzamos MakerSuite, una herramienta que permite a los desarrolladores comenzar a generar prototipos de forma rápida y sencilla. Estas herramientas estarán disponibles para algunos desarrolladores a través de una versión preliminar privada, de modo que deberás estar atento a nuestra lista de espera.
Son tiempos emocionantes para los desarrolladores de IA y queremos asegurarnos de seguir creando herramientas de IA que simplifiquen el proceso de desarrollo. Planeamos incorporar nuevos desarrolladores, implementar nuevas funcionalidades y hacer que pronto esta tecnología esté disponible para una comunidad de desarrolladores más amplia. Mientras tanto, escuchamos tus comentarios, aprendemos y mejoramos estas herramientas para cumplir con las necesidades de los desarrolladores.
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El Google For Startups Accelerator Latino es el nuevo nombre que recibe el programa de aceleración de Google para la región
El programa se centrará en startups de EE.UU. y Latinoamérica que estén en etapas entre seed y series-A y tengan al menos un fundador latino, que busquen tener impacto y estén listas para crecer con el apoyo de Google.
Miami se ha convertido en un punto estratégico para las startups estadounidenses y latinoamericanas, y el programa de Google For Startups Accelerator se integrará a este dinámico ecosistema.
Miami, TKTKTK. Google for Startups se complace en anunciar que ya están abiertas las solicitudes para el programa Google for Startups Accelerator Latino Founders, y que las startups interesadas podrán postular hasta el 12 de marzo. El programa será realizado en Miami y tendrá un nuevo enfoque en startups fundadas por latinos en Estados Unidos, además de las startups tecnológicas latinoamericanas de países de habla hispana.
El programa apoya a startups prometedoras para ayudarles a construir grandes productos y servicios que contribuyan a ampliar su impacto en toda la región. Les ofrece asesoría en buenas prácticas, retroalimentación y conocimientos de los productos de Google; y contacto con nuestra amplia red de expertos y mentores de EE.UU. y América Latina. Esta edición del Accelerator se celebrará del 17 de abril al 16 de junio.
Durante el programa, hasta 20 startups seleccionadas recibirán tutoría gratuita, y apoyo de Google y expertos externos en temas como UX (Diseño y Producto), ingeniería (AI/ML, Cloud, Android, Web), marketing y ventas, finanzas y liderazgo, entre otros.
"Miami se ha convertido en un lugar clave para las startups tecnológicas que le apuntan tanto al mercado estadounidense como al latinoamericano, por lo que crear un programa de alto nivel para apoyarlas era un paso natural en la evolución de nuestra aceleradora en la región", afirma Francisco Solsona, Lead de Google For Startups Accelerator Latino Founders.
Estos son los requisitos que buscamos en las startups que deseen presentarse a Google for Startups Accelerator
Tener un producto en funcionamiento, un modelo de negocio validado y tracción.
Preferiblemente, estar en pleno crecimiento, y estar en etapas entre seed y series-A.
Tener al menos dos cofundadores y un equipo sólido de ingeniería o producto que trabajen tiempo completo en la compañía. Al menos uno de los fundadores tiene que ser estadounidense de origen latino, o venir de un país hispanohablante de Latinoamérica.
La mayoría de las actividades se desarrollarán en inglés, por lo que todos los participantes deberán dominar este idioma. Durante el programa, al menos un cofundador o cofundadora, o un ejecutivo o ejecutiva C-level, deberá participar activamente en la mayoría de las actividades.
Debe tener tecnología o propiedad intelectual que utilice o pueda aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (ML/AI por sus siglas en inglés).
Debe contar con un equipo incluyente y diverso, y debe aspirar a que sus productos o servicios tengan un impacto positivo en su país o en la región.
Las startups interesadas pueden presentar su candidatura en este enlace.
Al finalizar el programa, la cohorte seleccionada formará parte del prestigioso grupo internacional de alumni de Google Accelerator, junto a empresas latinoamericanas y estadounidenses de escala global como Platzi, Transparent Business, Crack the Code, La Haus, Jüsto, ComparaOnline, Tienda Nube y Miroculus, entre otras.
Google for Startups Accelerator es producto de la experiencia de más de seis años del equipo de Google Developers trabajando con startups en más de 40 países a través de su programa Launchpad. Google for Startups Accelerator incluye contenidos de vanguardia sobre temas críticos, y el apoyo de diferentes expertos y mentores de Google y de nuestra red en la región, como fondos de inversión, aceleradoras y empresas.
Google for Startups Accelerator América Latina se ejecuta en asociación con aliados estratégicos en diferentes países, BBVA Open Innovation en México y Colombia, y Centraal en México.
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Entrada publicada por Paul McCartney, ingeniero de software, Vivek Kwatra, científico investigador, Yu Zhang, científico investigador, Brian Colonna, ingeniero de software, y Mor Miller, ingeniero de software.
Son cada vez más las personas que consideran a los videos la mejor manera de mantenerse informadas, explorar sus intereses y entretenerse. Sin embargo, el idioma que se habla en los videos suele impedir la comprensión. Por ejemplo, un alto porcentaje de los videos de YouTube están en inglés, pero menos que el 20% de la población mundial habla inglés como su primera o segunda lengua. El doblaje, método por el que se traduce y se reemplaza el diálogo original del video, se usa con cada vez más frecuencia para trasladar el video a otros idiomas. De esta manera, se eliminan eficazmente las barreras lingüísticas y se ofrece una mejor opción de accesibilidad en cuanto a nivel de educación y visión, en comparación con los subtítulos.
En la entrada de hoy, compartimos los resultados de nuestra investigación a fin de mejorar la calidad del doblaje mediante el aprendizaje profundo y proporcionar una experiencia de visualización más cercana a la de un video producido directamente para el idioma de destino. En especial, describimos nuestro trabajo con tecnologías de transferencia de voz entre idiomas y reanimación labial, que mantiene la voz similar a la del hablante original y ajusta los movimientos de los labios de este en el video de modo que coincidan mejor con el audio generado en el idioma de destino. Estas funcionalidades se desarrollaron con Tensor, que proporciona una plataforma escalable para el aprendizaje automático multimodal. Compartimos videos producidos con nuestro prototipo de investigación y demostramos que distraen menos y que —esperamos— serán más disfrutables para los espectadores.
Transferencia de voz entre idiomas
El casting de voces es el proceso de selección de voces que representen de forma adecuada a cada persona que aparece en pantalla. Mantener la suspensión de la incredulidad del público con voces creíbles es importante en la producción de un doblaje de calidad para que el video sea atractivo, en lugar de distractivo. Para lograrlo, utilizamos una transferencia de voz entre idiomas en la que creamos voces sintéticas en el idioma de destino que suenan similares a las de las personas que hablan en el video original. Por ejemplo, en el siguiente video se utilizó una voz doblada en inglés que se creó a partir de la voz del hablante de español del original.
Inspirados por el aprendizaje en pocas tomas, primero preentrenamos un modelo TTS multilingüe basado en nuestro enfoque de transferencia de voz entre idiomas. En este enfoque, utilizamos un modelo de secuencia a secuencia basado en la atención para generar una serie de fotogramas de espectrograma Log-Mel a partir de una secuencia de texto de entrada multilingüe con un codificador residual de tipo autocodificador variacional. Luego, ajustamos los parámetros del modelo. Para ello, volvemos a programar el decodificador y los módulos de atención con una relación de mezcla fija de los datos de adaptación y los datos multilingües originales, como se muestra en la Figura 1.
Figura 1: Arquitectura de transferencia de voz
Ten en cuenta que la transferencia de voz y la reanimación labial solo se realizan si el propietario del contenido y los actores dan su consentimiento.
Reanimación labial
En los videos doblados de manera convencional, se escuchan las voces traducidas/dobladas, mientras que se ven a los actores originales hablar en el idioma de origen. Por lo general, los movimientos de los labios que se ven en el video no coinciden con el doblaje que se escucha, de modo que la combinación de audio y video parece poco natural. Esto puede distraer y hacer que a los espectadores no les atraiga el contenido. De hecho, a veces incluso de manera intencional, las personas no miran las bocas de las personas que hablan en los videos doblados para evitar ver esta discrepancia.
A fin de atraer al público, los productores de videos doblados de mayor calidad se esfuerzan más a la hora de adaptar cuidadosamente el diálogo y la voz de modo que coincidan parcialmente con el movimiento de labios de las personas que aparecen en los videos. Sin embargo, esta técnica consume mucho tiempo y es muy costosa, por lo que es prohibitiva para muchos productores de contenido. Además, requiere cambios que pueden afectar levemente el rendimiento de las voces y la precisión de la traducción.
Para obtener el beneficio de una correcta sincronización labial, pero sin estos problemas, desarrollamos una arquitectura de reanimación labial a fin de corregir el video de modo que coincida con las voces dobladas. Es decir, ajustamos los movimientos labiales de las personas que hablan en el video para que se alineen con el diálogo doblado. De esta manera, parece que el video hubiera sido filmado con personas que hablan en el idioma del diálogo traducido o doblado. Este enfoque se puede aplicar cuando lo permiten el propietario del contenido y los actores.
Por ejemplo, el siguiente es un clip de video que se dobló con el método convencional (sin reanimación labial):
Como se puede observar, la boca de la persona que habla no parece moverse de forma natural con relación a la voz. El video que aparece a continuación es el mismo, pero con reanimación labial, de modo que los movimientos labiales se ven más naturales con respecto al idioma del doblaje.
Para la reanimación labial, entrenamos un modelo multietapa personalizado que aprende a asignar el audio a las formas de los labios y el aspecto facial de la persona que habla, como se muestra en la Figura 2. Usamos videos originales de las personas que hablan para aislar y representar las caras en un espacio normalizado que desacopla la geometría en 3D, la postura de la cabeza, la textura y la iluminación, como se describe en este informe. Este enfoque nos permite concentrarnos, en nuestra primera etapa, en sintetizar la geometría en 3D y la textura de la sincronización labial compatibles con el audio doblado, sin tener que preocuparnos por la postura ni la iluminación. En la segunda etapa, se utiliza un enfoque basado en RGA condicional para fusionar estas texturas sintetizadas con el video original a fin de generar caras con posturas e iluminación coherentes. Esta etapa se entrena de manera adversa usando discriminadores múltiples para conservar simultáneamente la calidad visual, la fluidez temporal y la consistencia de la sincronización labial. Finalmente, acotamos el resultado usando una red de superresolución personalizada para generar un video con reanimación labial fotorrealista. También puedes ver aquí los videos comparativos que se muestran arriba.
Figura 2: Flujo de procesamiento de reanimación labial: bloques de inferencia en azul, bloques de entrenamiento en rojo.
Alineación con nuestros principios de IA
Las técnicas que aquí se describen entran en la categoría más amplia de generación de contenido multimedia sintético, que atrajo un análisis minucioso debido a su potencial de abuso. La manipulación fotorrealista de videos podría utilizarse incorrectamente para producir información falsa o engañosa que puede generar daños en la sociedad en general, por lo que los investigadores deberían ser conscientes de estos riesgos. No obstante, nuestro caso de uso de doblaje de video destaca los beneficios sociales potenciales de estas tecnologías. Nuestra nueva investigación en el campo del doblaje podría brindar una mayor accesibilidad a las lecciones educativas, los blogs de video, los discursos públicos y otros formatos ante un público global. Además, esta tecnología solo se aplica si los propietarios y actores del contenido otorgaron su consentimiento.
Durante nuestra investigación, seguimos nuestros principios de IA a fin de desarrollar e implementar esta tecnología de manera responsable. Primero, trabajamos con los creadores para garantizar que todo el contenido doblado se produzca con su consentimiento y que todo contenido multimedia generado se identifique como tal. En segundo lugar, estamos desarrollando herramientas y técnicas para atribuir la propiedad de contenido original y modificado usando técnicas de indicación de procedencia y marca de agua digital. Finalmente, nuestro objetivo central es la fidelidad al video en su idioma de origen. Las técnicas aquí analizadas solo sirven a ese propósito, es decir, el de amplificar el beneficio social potencial que se ofrece al usuario, al tiempo que se pretende conservar la naturaleza original, el estilo y la intención de los creadores del contenido. Continuamos determinando la mejor manera de conservar e implementar los estándares de privacidad y medidas de protección de datos antes de la implementación general de nuestra investigación.
La oportunidad que se viene
Creemos firmemente que el doblaje es un proceso creativo. Con estas técnicas, nos esforzamos por hacer que una oferta más amplia de contenidos esté disponible y se pueda disfrutar en una serie de otros idiomas.
Esperamos que nuestra investigación inspire el desarrollo de nuevas herramientas que democraticen el contenido de una manera responsable. Para demostrar su potencial, hoy lanzamos contenido doblado de dos series educativas, AI for Anyone y Machine Learning Foundations con Tensorflow en el canal Google Developers LATAM.
Hemos trabajado activamente para ampliar nuestro alcance a más idiomas y a hablantes de más regiones y países. Ya detallamos este trabajo, junto con un análisis más amplio, en nuestros informes de investigaciones sobre transferencia de voz y reanimación labial.
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