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Torsten Reil estudia biología para hacer animación – Charla TED2003

Charla «Torsten Reil estudia biología para hacer animación» de TED2003 en español.

Torsten Reil nos habla del estudio de la biología y cómo éste puede ayudar a hacer personas animadas que se vean naturales al reconstruir un humano de pies a cabeza, con huesos, músculos y sistema nervioso. Él habló en TED en el 2003; ver su trabajo ahora en GTA4.

  • Autor/a de la charla: Torsten Reil
  • de grabación: 2003-03-03
  • de publicación: 2008-07-08
  • Duración de «Torsten Reil estudia biología para hacer animación»: 1100 segundos

 

Traducción de «Torsten Reil estudia biología para hacer animación» en español.

Hoy voy a hablar acerca de una tecnología que estamos desarrollando actualmente en Oxford la que pensamos va a cambiar la forma de crear los juegos de computadoras y las películas de Hollywood.

Dicha tecnología esta simulando a seres humanos.

Son humanos simulados con cuerpo simulado.

y un sistema nervioso simulado para controlar cuerpo.

Bueno, antes de hablar más sobre esta tecnología démosle una mirada rápida a cómo son los personajes humanos en los juegos de computadoras actuales.

este es un video de un juego que se llama «Grand Theft Auto 3».

Ayer vimos esto de forma breve.

Y lo que se puede ver es, de hecho, un juego muy bueno.

Es uno de los juegos más exitosos de todos los tiempos.

pero se darán cuenta de que todas las animaciones en este juego son muy repetitivas.

Se ven igual.

He que corra hacia el muro, una y otra vez.

Y ustedes pueden ver que él siempre se ve igual.

La razón de este comportamiento es que estos personajes no son reales.

Son la visualización gráfica de un personaje.

Para crear estas animaciones un animador tiene que anticipar lo que va a pasar en realidad en el juego y luego tiene que animar dicha secuencia.

Él o ella se sienta, lo anima y entonces trata de anticipar lo que va a pasar.

y luego estas animaciones son reproducidas nuevamente en momentos apropiados durante el juego.

Ahora bien, el resultado de esto es que uno no puede tener una interactividad real.

Todo lo que hoy son animaciones que se repiten en momentos oportunos, más o menos.

Esto también quiere decir que los juegos no van a ser tan sorpresivos como pudieran ser porque uno solo saca, por lo menos en términos del personaje, aquello que se le pone.

Aqui no hay ningún descubrimiento.

Lo tercero, como dije, es que por esa razón la mayoría de las animaciones son repetitivas.

Bueno, la única manera de evitar esto es que se simule el cuerpo humano y simular la parte del sistema nervioso en el cerebro que controla ese cuerpo.

Y tal vez, si pudiera venir para una rápida demostración para mostrar cuál es la diferencia porque, digo, es muy pero muy efímera.

Si empujo a Chris, de esta manera por ejemplo, él va a reaccionar.

Si lo empujo desde un ángulo diferente él va a reaccionar de forma diferente, y eso se debe a que tiene un cuerpo físico, y porque tiene habilidades motoras que controlan su cuerpo.

Es algo bastante trivial.

Esto es algo que no se ve para nada en los juegos de computadoras actuales.

Muchas gracias.

Chris Anderson:

¿Es todo?

Torsten Reil: Sí.

Entonces, lo que estamos tratando de simular no a Chris específicamente, diría, sino a los humanos en general.

Bien, nosotros comenzamos a trabajar en esto hace mucho tiempo en la Universidad de Oxford, y tratamos de comenzar de una manera bien simple.

Lo que hicimos fue enseñarle a un dibujo a caminar.

Ese dibujo está siendo estimulado físicamente.

Pueden verlo en pantalla.

Esta sujeto a la gravedad, tiene articulaciones, etc.

Si echamos a andar la simulación se va a caer, así.

La parte complicada es ponerle un controlador de IA que le haga moverse de verdad.

Y para esto, usamos una red neural que basamos en la parte del sistema nervioso que llevamos en nuestra espina dorsal que controla el caminar en los humanos.

Se llama el generador central de patrones.

Entonces estimulamos esa parte también, y luego la parte más complicada fue enseñarle a esta red a caminar.

Para esto utilizamos evolución artificial, algorítmos genéticos.

Oímos sobre esto ayer y creo que casi todos están familiarizados con esto.

Pero, brevemente, el concepto es que uno cree gran cantidad de individuos diferentes, redes neuronales en este caso, todos son aleatorios al principio.

Uno los conecta, en este caso a los músculos virtuales de esta de dos patas, y esperemos que haga algo interesante.

Al principio todos van a ser bastante aburridos.

La mayoría ni siquiera se van a mover, pero algunos darán un pequeño paso.

Esos son seleccionados por el algoritmo, reproducidos con mutación y recombinados para darles atributos sexuales.

Y este proceso se repite una y otra vez hasta que uno tiene algo que camina, en este caso en una línea recta, así.

Esa era la idea detrás de esto.

Cuando comenzamos esto dejé lista la simulación una noche.

Tardó unas 3 a 4 horas para echar a andar la simulación.

Cuando me levanté a la mañana siguiente fui a la computadora y me fijé en los resultados, y esperaba que hubiera algo que caminara en línea recta, tal como les acabo de demostrar, Pero en cambio esto fue lo que vi.


(Risas)
Así que volvimos a nuestro pizarrón de dibujo.

Finalmente logramos que funcionara después de hacer unos ajustes por aquí y por allá.

Y este es un ejemplo de una carrera evolutiva exitosa.

Lo que van a ver en un momento es un bípedo muy simple que está aprendiendo a caminar usando la evolución artificial.

Al principio ni siquiera puede caminar, pero va a mejorar con el tiempo.

Entonces, este es uno que no puede caminar para nada.


(Risas)
Ahora bien, después de 5 generaciones de aplicar el proceso evolutivo, y el algorítmo genético está volviéndose cada vez mejor.


(Risas)
En la generación 10 va a dar unos pasos más.

Aún nada concreto.

Pero después de la generación 20 camina de verdad en línea recta sin caerse.

Este fue un gran descubrimiento para nosotros.

Fue un proyecto realmente desafiante para el intelecto, y una vez que alcanzamos esta etapa tuvimos gran confianza de que podíamos intentarlo y hacer otras cosas con este sistema, de hecho, simular el cuerpo y simular la parte del sistema nervioso que lo controla.

Ahora bien, en este punto también se hizo claro que esto podría ser bastante emocionante para cosas como los juegos de computadora o mundos virtuales.

Lo que se aprecia aquí es el personaje que está de pie, y hay un obstáculo que ponemos en su camino.

Y lo que se ve es que se va a con el obstáculo.

Ahora bien, la parte interesante es si muevo el obstáculo un poquito a la derecha, que es lo que estoy haciendo ahora, justo aquí, se va a de una forma completamente diferente.

Nuevamente, si uno mueve el obstáculo un poquito, se va a de una manera diferente.


(Risas)
Lo que ven, por cierto, allá arriba, son algunas de las activaciones neuronales que se le están dando a los músculos virtuales.

Bien.

Ese era el video.

Gracias.

Esto les puede parecer trivial pero es muy importante en realidad porque no es algo que se vea hoy en los mundos virtuales o interactivos.

Y hemos decidido en esta etapa comenzar una compañía y echar esto a andar porque este bípedo bien cuadrado es bastante simple.

Lo que en verdad queríamos era un cuerpo humano completo, así que empezamos una compañía.

Contratamos a un equipo de físicos, ingenieros de software y biólogos para que trabajaran en esto, y la primera cosa en la que tuvimos que trabajar fue básicamente en crear un cuerpo humano.

Tiene que ser relativamente rápido para que pueda correr en una máquina normal, pero debe ser precisa para que se vea bien, básicamente.

Le ponemos bastante conocimiento biomecánico, y lo tratamos de hacer lo más realista posible.

Lo que se ve aquí en pantalla es una visualización simple de ese cuerpo.

Debería decir también que es muy simple añadir pelo, ropa, etc., pero lo que hicimos aquí es una animación simple para que uno se concentre en el movimiento.

Lo que voy a hacer ahora, en un momento, es nada más empujar a este personaje y veremos lo que pasa.

Nada muy interesante la verdad.

Se cae pero se cae como una muñeca de trapo.

La razón de eso es que no hay inteligencia en ella.

Se vuelve intersante cuando uno le pone inteligencia artificial.

Así que ahora este personaje tiene habilidades motoras en su parte superior.

No hay nada en las piernas aún en este ejemplo en particular.

Pero lo que voy a hacer, lo voy a empujar nuevamente.

Se dará cuenta autónomamente que se le está empujando.

Va a sacar sus manos.

Se dará una vuelta hacia la caída y va a tratar de agarrarla.

Y eso es lo que ven aquí.

Ahora sí que se pone muy interesante si yo le agrego IA también a la parte baja de su cuerpo.

Entonces aquí tenemos al mismo personaje.

Lo voy a empujar un poco más fuerte esta vez, más fuerte de lo que empujé a Chris.

Pero ahora van a ver un empujón desde la izquierda.

Lo que ven es que da un paso hacia atrás…

trata de hacer contrapeso, trata de ver el lugar en donde piensa que se va a caer.

Se los voy a mostrar otra vez.

Y finalmente toca el suelo.

Esto sí que se vuelve entretenido cuando uno empuja al personaje en direcciones diferentes, tal cual lo he hecho.

Eso es algo que uno no puede hacer ahora.

Por el momento en los juegos sólo tenemos gráficos vacíos.

Lo de ahora es una simulación real.

Esto es lo que quería mostrarles.

Entonces, aquí tenemos al mismo personaje con el mismo comportamiento que les he mostrado, pero lo voy a empujar en direcciones diferentes.

Lo primero es comenzar con un empujón a la derecha.

Esto es todo en cámara lenta, por cierto, para que podamos ver lo que sucede.

Ahora voy a cambiar el ángulo ligeramente para que puedan ver que la reacción es diferente.

Nuevamente, un empujón, esta vez desde el frente.

Y se pude ver que cae de forma diferente.

Y ahora desde la izquierda.

Y cae de forma diferente.

Para nosotros ver esto fue algo emocionante.

Esa fue la primera vez que lo logramos.

Esta es también la primera vez que el público lo ve porque hemos visto el modo sigiloso.

No le he mostrado esto a nadie aún.

Ahora, algo chistoso.

Qué pasa si uno pone a este personaje — esta es una versión en madera, pero tiene la misma IA dentro y si se pone a este personaje en una superficie resbaladiza, como el hielo.

Sólo lo hicimos para reírnos, sólo para ver que pasaba.


(Risas)
Y esto es lo que pasa.


(Risas)

(Aplausos)
No pretendíamos nada con esto.

Sólo usamos este personaje del que hablamos, lo pusimos en una superficie resbaladiza, y esto es lo que pasa.

Y esto es lo fascinante de este proyecto.

Ahora, cuando fuimos a los estudios de filmación y desarrolladores de juegos y les mostramos esta tecnología, obtuvimos una muy buena respuesta.

Y lo que nos dijeron fue, lo primero, que necesitaban un doble virtual.

Porque las proezas son obviamente peligrosas, y son muy caras, y hay muchas escenas de riesgo que no pueden hacerse porque uno no puede permitir que el doble salga afectado.

Entonces ellos querían tener una versión digital de un doble.

En esto hemos estado trabajando durante meses.

Y este es el primer producto que vamos a lanzar en un par de semanas.

Y aquí unas escenas muy simples del tipo recibiendo puntapies.

Eso es lo que la gente quiere.

Eso es lo que les estamos dando.


(Risas)
Como ven, siempre está reaccionando.

Este no es un cuerpo muerto.

Es un cuerpo que, básicamente, en este caso en particular siente la fuerza y trata de proteger su cabeza.

Sólo que creo que es un gran golpe.

Uno se siente un poco mal por estas cosas pero lo hemos visto tantas veces que la verdad, ya no nos importa.


(Risas)
He mostrado videos peores que este, por cierto, pero…

aquí hay otro.

Lo que la gente quería como comportamiento era tener una explosión, una fuerza enorme aplicada hacia el personaje, y hacer que el personaje reaccione en el aire.

Para que no se tenga un personaje que se vea discapacitado, sino un personaje que uno puede usar en películas de acción inmediatamente que se vea más o menos vivo en el aire también.

Este personaje será golpeado por una fuerza, se dará cuenta de que está en el aire y va a tratar y, bueno, sacar su brazo en la dirección donde va a caer.

Ese es un ángulo, aquí tenemos otro ángulo.

Ahora pensamos que el realismo que estamos logrando con esto es suficiente para ser usado en películas.

Y ahora demos una mirada a una visualización un poco diferente.

Esto es algo que apenas me llegó anoche de un estudio de animación de Londres que está usando nuestro programa y experimentando con él por ahora.

Este es el mismo comportamiento que vieron, pero con una versión mejorada.

Si ven al personaje con cuidado se ven varios movimientos corporales, pero ninguno se tiene que animar como en los viejos tiempos.

Los animadores tenían que imitarlos.

Esto está pasando en la simulación de forma automática.

Este es un ángulo diferente, y una versión en cámara lenta.

Esto es realmente rápido.

Está pasando en tiempo real.

Uno puede echar a andar esta simulación en tiempo real, en vivo, cambiarla si uno quiere, y se obtiene la animación.

Ahora, hacer algo así a mano llevaría, tal vez, un par de días.

Este es otro tipo de comportamiento que se pidió.

No sé por qué, pero igual lo hicimos.

Es un comportamiento simple que muestra el poder de este enfoque.

En este caso las manos del personaje están fijas a un punto en el espacio, y le hemos al personaje que batalle.

Se ve orgánico.

Se ve real.

Uno se siente un poco mal por ese tipo.

Es peor…

y este es otro video que recibí anoche…

si uno lo hace más realista.

Bueno, les estoy mostrando esto para que vean cuán orgánico se siente, y qué tan realista puede verse.

Y todo esto es una simulación física del cuerpo, usando IA para dotar a ese cuerpo de músculos virtuales.

Ahora, una cosa que hicimos para reirnos un poco fue crear una escena un poco más compleja, y una de las piruetas más famosas es esa que James Bond salta desde una presa en Suiza y después queda suspendido de un bunjee.

Aquí tengo un video alusivo.

Sí, se puede ver aquí.

En este caso ellos estaban usando un doble real.

Era una pirueta muy difícil.

En el Sunday Times, la votaron como una de las piruetas más impresionantes.

Ahora, nos fijamos en nuestro personaje y nos preguntamos: «

¿Podremos hacerlo también?

»

¿Podemos usar la simulación física del personaje, usar inteligencia artificial, poner esa inteligencia artificial en el personaje, mover los músculos virtuales, simular la forma en que salta de la presa, y después salta, y queda pendiendo de un bunjee?

Lo hicimos.

Nos llevó como 2 horas, más o menos, crear la simulación.

Y así es como quedó.

Ahora, esto necesita un poco más de trabajo.

Aún está en sus etapas iniciales, y sólo lo hicimos para reírnos un poco sólo para ver lo que pasaba.

Pero lo que encontramos durante los meses pasados es que este enfoque que es estándar es bastante poderoso.

Incluso estamos sorprendidos con los resultados de las simulaciones.

Casi siempre encontramos comportamientos que no habíamos predicho.

Hay tantas cosas que podemos hacer ahora.

Lo primero, como dije, es el doble virtual.

Mucho estudios están usando este software para crear dobles de riesgo virtuales, y van a estar en la pantalla grande muy pronto, de hecho, en grandes producciones.

Lo segundo son los juegos de video.

Con esta tecnología los juegos de video se verán y sentirán diferentes.

Por primera vez se tendrán actores realmente interactivos, con cuerpos reales y que reaccionan de verdad.

Creo que eso va a ser increíble.

Probablemente, empezando con juegos deportivos, que van a ser más interactivos.

Pero estoy particularmente entusiasmado por usar esta tecnología en mundos virtuales, como por ejemplo, lo que Tom Melcher nos mostró.

El grado de interactividad que van a tener es completamente diferente, creo, a partir de lo que tienen ahora.

Una tercera cosa que estamos investigando y nos interesa es la simulación.

Se nos han acercado muchas compañías de simulación, pero un proyecto que nos tiene en vilo, que estamos empezando el mes que viene, es usar nuestra tecnología, y en particular, la tecnología para caminar, para ayudar a cirujanos que trabajan con niños con parálisis cerebral, a predecir el resultado de las operaciones de estos niños.

Como han se saber, es muy difícil predecir lo que va a pasar en una operación si uno intenta corregir el modo de andar.

La cita clásica es, creo, es impredecible en el mejor de los casos, es lo que la gente piensa ahora, es el resultado.

Lo que queremos hacer con nuestro software es permitirle a los cirujanos tener una herramienta.

Vamos a simular el andar de un niño en particular y el cirujano puede trabajar en la simulación y probar formas diferentes de mejorar su andar antes de hacer una cirugía real.

Eso es algo que nos entusiasma mucho, y va a comenzar el mes que viene.

Finalmente, esto es sólo el comienzo.

Ahora podemos simular varios comportamientos.

La inteligencia artificial no es tan buena como para simular todo el cuerpo humano.

Sí el cuerpo, pero no todas las habilidades motoras que poseemos.

Y, creo que lo habremos logrado cuando podamos hacer bailar ballet.

Todavía no lo logramos pero estoy de que seremos capaces de hacerlo en algún momento.

De hecho, sí tenemos un bailarín involuntario es lo último que quería mostrarles.

Esto es una inteligencia artificial que produjimos y evolucionó — evolucionó a medias, diría, para producir equilibrio.

Uno patea al tipo y se supone que tiene que equilibrarse.

Eso era lo que pensamos que resultaría de esto.

Pero esto es lo que finalmente pasó.

(Música) No tiene cabeza y no sabemos por qué.

Esto no es algo que hayamos puesto.

Él comenzó a crear el baile por sí mismo.

Es mejor bailarín que yo, debo decir.

Y lo que ven después de un rato…

creo que llega a un clímax al final.

Creo…

ahí va.


(Risas)
Así que todo eso pasó automáticamente sin agregarle nada.

Es la simulación la que, básicamente, crea esto por sí misma.

Es sólo…


(Aplausos)
Gracias.

No es John Travolta, todavía, pero estamos en eso también.

Gracias por su tiempo.

Gracias.


(Aplausos)
Chris Anderson: Inceríble.

Fue realmente increíble.

Tosten Reil: Gracias.

https://www.ted.com/talks/torsten_reil_animate_characters_by_evolving_them/

 

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