Abe Davis: New video technology that reveals an object's hidden properties

Abe Davis: Nueva tecnología de video que revela propiedades ocultas de un objeto

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2015-05-05 ・ TED


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Abe Davis: New video technology that reveals an object's hidden properties

Abe Davis: Nueva tecnología de video que revela propiedades ocultas de un objeto

204,153 views ・ 2015-05-05

TED


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Traductor: Lidia Cámara de la Fuente Revisor: Sebastian Betti
La mayoría pensamos en el movimiento como algo muy visual.
00:13
Most of us think of motion as a very visual thing.
0
13373
3349
00:17
If I walk across this stage or gesture with my hands while I speak,
1
17889
5088
Si camino por este escenario o gesticulo con las manos, mientras hablo,
00:22
that motion is something that you can see.
2
22977
2261
ese movimiento se puede ver.
00:26
But there's a world of important motion that's too subtle for the human eye,
3
26255
5482
Existe un mundo de movimiento importante demasiado sutil para el ojo humano,
00:31
and over the past few years,
4
31737
2041
y en los últimos años,
00:33
we've started to find that cameras
5
33778
1997
hemos averiguado que a menudo las cámaras
00:35
can often see this motion even when humans can't.
6
35775
3410
pueden ver este movimiento, incluso cuando los humanos no pueden.
00:40
So let me show you what I mean.
7
40305
1551
Les mostraré lo que quiero decir.
00:42
On the left here, you see video of a person's wrist,
8
42717
3622
A la izquierda, se ve un video de la muñeca de una persona,
00:46
and on the right, you see video of a sleeping infant,
9
46339
3147
y a la derecha, el video de un bebé dormido,
00:49
but if I didn't tell you that these were videos,
10
49486
3146
pero si yo no dijera que se trataba de videos,
00:52
you might assume that you were looking at two regular images,
11
52632
3761
se puede suponer que uno mira imágenes normales,
00:56
because in both cases,
12
56393
1672
porque en ambos casos,
00:58
these videos appear to be almost completely still.
13
58065
3047
estos videos parecen casi completamente inmóviles.
01:02
But there's actually a lot of subtle motion going on here,
14
62175
3885
Pero en realidad existe mucho movimiento sutil aquí,
01:06
and if you were to touch the wrist on the left,
15
66060
2392
y si tocaran la muñeca de la izquierda,
01:08
you would feel a pulse,
16
68452
1996
sentirían un pulso,
01:10
and if you were to hold the infant on the right,
17
70448
2485
y si se fueran al bebé de la derecha,
01:12
you would feel the rise and fall of her chest
18
72933
2391
sentirían el ascenso y el descenso de su pecho
01:15
as she took each breath.
19
75324
1390
mientras respira.
01:17
And these motions carry a lot of significance,
20
77762
3576
Y estos movimientos tienen mucho significado,
01:21
but they're usually too subtle for us to see,
21
81338
3343
pero son generalmente demasiado sutiles para que los notemos,
01:24
so instead, we have to observe them
22
84681
2276
así que en su lugar, tenemos que observarlos
01:26
through direct contact, through touch.
23
86957
2900
mediante contacto directo, a través del tacto.
01:30
But a few years ago,
24
90997
1265
Pero hace unos años,
01:32
my colleagues at MIT developed what they call a motion microscope,
25
92262
4405
mis colegas del MIT desarrollaron lo que llaman un microscopio de movimiento,
01:36
which is software that finds these subtle motions in video
26
96667
4384
que es un software que capta estos movimientos sutiles en video
01:41
and amplifies them so that they become large enough for us to see.
27
101051
3562
y los amplía para que sean lo suficientemente grandes para verlos.
01:45
And so, if we use their software on the left video,
28
105416
3483
Y así, si usamos ese software en el video de la izquierda,
01:48
it lets us see the pulse in this wrist,
29
108899
3250
vemos el pulso de esta muñeca,
01:52
and if we were to count that pulse,
30
112149
1695
y si contáramos ese pulso,
01:53
we could even figure out this person's heart rate.
31
113844
2355
podríamos incluso averiguar la frecuencia cardíaca de esta persona.
01:57
And if we used the same software on the right video,
32
117095
3065
Y si usamos el mismo software en el video de la derecha,
02:00
it lets us see each breath that this infant takes,
33
120160
3227
vemos cada respiración de este bebé,
02:03
and we can use this as a contact-free way to monitor her breathing.
34
123387
4137
y podemos usarlo monitorear su respiración sin que haya contacto.
02:08
And so this technology is really powerful because it takes these phenomena
35
128884
5348
Y esta tecnología es realmente poderosa porque capta estos fenómenos
02:14
that we normally have to experience through touch
36
134232
2367
que normalmente experimentamos a través del tacto
02:16
and it lets us capture them visually and non-invasively.
37
136599
2957
permitiéndonos captarlos visualmente y de forma no invasiva.
02:21
So a couple years ago, I started working with the folks that created that software,
38
141104
4411
Hace un par de años, empecé a trabajar con la gente que creó ese software,
02:25
and we decided to pursue a crazy idea.
39
145515
3367
y decidimos seguir una idea descabellada.
02:28
We thought, it's cool that we can use software
40
148882
2693
Pensamos que sería genial usar el software
02:31
to visualize tiny motions like this,
41
151575
3135
para visualizar pequeños movimientos como este,
02:34
and you can almost think of it as a way to extend our sense of touch.
42
154710
4458
y podemos pensarlo como una forma de ampliar el sentido del tacto.
02:39
But what if we could do the same thing with our ability to hear?
43
159168
4059
Pero ¿y si pudiéramos hacer lo mismo con nuestra capacidad de escuchar?
02:44
What if we could use video to capture the vibrations of sound,
44
164508
4665
¿Y si pudiéramos usar el video para captar las vibraciones de sonido,
02:49
which are just another kind of motion,
45
169173
2827
que no son más que otro tipo de movimiento,
02:52
and turn everything that we see into a microphone?
46
172000
3346
y convertir todo lo que vemos en un micrófono?
02:56
Now, this is a bit of a strange idea,
47
176236
1971
Esto es una idea un poco extraña,
02:58
so let me try to put it in perspective for you.
48
178207
2586
así que trataré de ponerlo en perspectiva.
03:01
Traditional microphones work by converting the motion
49
181523
3488
Los micrófonos tradicionales funcionan convirtiendo el movimiento
03:05
of an internal diaphragm into an electrical signal,
50
185011
3599
de un diafragma interno en una señal eléctrica,
03:08
and that diaphragm is designed to move readily with sound
51
188610
4318
y el diafragma está diseñado para moverse fácilmente con sonido
03:12
so that its motion can be recorded and interpreted as audio.
52
192928
4807
de manera que su movimiento se puede grabar e interpretar como sonido.
03:17
But sound causes all objects to vibrate.
53
197735
3668
Pero el sonido hace que todos los objetos vibren.
03:21
Those vibrations are just usually too subtle and too fast for us to see.
54
201403
5480
Esas vibraciones son por norma demasiado sutiles y rápidas para que se vean.
03:26
So what if we record them with a high-speed camera
55
206883
3738
¿Y si grabamos con una cámara de alta velocidad
03:30
and then use software to extract tiny motions
56
210621
3576
y luego usamos el software para extraer pequeños movimientos
03:34
from our high-speed video,
57
214197
2090
de nuestro video de alta velocidad,
03:36
and analyze those motions to figure out what sounds created them?
58
216287
4274
y analizamos los movimientos para averiguar qué sonidos se han creado?
03:41
This would let us turn visible objects into visual microphones from a distance.
59
221859
5449
Nos permitiría convertir objetos visibles en micrófonos visuales a la distancia.
03:49
And so we tried this out,
60
229080
2183
Así que lo intentamos,
03:51
and here's one of our experiments,
61
231263
1927
y aquí está uno de nuestros experimentos,
03:53
where we took this potted plant that you see on the right
62
233190
2949
donde tomamos esta planta en maceta de la derecha
03:56
and we filmed it with a high-speed camera
63
236139
2438
y filmamos con una cámara de alta velocidad
03:58
while a nearby loudspeaker played this sound.
64
238577
3529
mientras que un altavoz cercano reproducía este sonido.
04:02
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
65
242275
8190
♪ ♫ María tenía un corderito ♪ ♫
04:11
And so here's the video that we recorded,
66
251820
2824
Aquí el video que grabamos,
04:14
and we recorded it at thousands of frames per second,
67
254644
3924
que grabamos en miles de fotogramas por segundo,
04:18
but even if you look very closely,
68
258568
2322
pero incluso mirándolo muy de cerca,
04:20
all you'll see are some leaves
69
260890
1951
solo se ven algunas hojas
04:22
that are pretty much just sitting there doing nothing,
70
262841
3065
que están más o menos allí sin hacer nada,
04:25
because our sound only moved those leaves by about a micrometer.
71
265906
4806
porque nuestro sonido solo movió esas hojas cerca de un micrómetro.
04:31
That's one ten-thousandth of a centimeter,
72
271103
4276
Esa es una diezmilésima de centímetro,
04:35
which spans somewhere between a hundredth and a thousandth
73
275379
4156
que se extiende en algún lugar entre una centésima y una milésima
04:39
of a pixel in this image.
74
279535
2299
de pixel en esta imagen.
04:41
So you can squint all you want,
75
281881
2887
Así que aunque entrecierren los ojos lo más posible,
04:44
but motion that small is pretty much perceptually invisible.
76
284768
3335
el movimiento tan pequeño es perceptualmente invisible.
04:49
But it turns out that something can be perceptually invisible
77
289667
4157
Pero resulta que algo perceptualmente invisible
04:53
and still be numerically significant,
78
293824
2809
aún así puede ser numéricamente significativo,
04:56
because with the right algorithms,
79
296633
2002
porque con los algoritmos adecuados,
04:58
we can take this silent, seemingly still video
80
298635
3687
podemos captar este silencio aparentemente silencioso
05:02
and we can recover this sound.
81
302322
1527
y podemos recuperar ese sonido.
05:04
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
82
304690
7384
♪ ♫ María tenía un corderito ♪ ♫
05:12
(Applause)
83
312074
5828
(Aplausos)
05:22
So how is this possible?
84
322058
1939
¿Cómo es esto posible?
05:23
How can we get so much information out of so little motion?
85
323997
4344
¿Cómo podemos conseguir tanta información de tan poco movimiento?
05:28
Well, let's say that those leaves move by just a single micrometer,
86
328341
5361
Esas hojas se mueven solo un micrómetro,
05:33
and let's say that that shifts our image by just a thousandth of a pixel.
87
333702
4308
y nuestra imagen cambia solo una milésima de píxel.
05:39
That may not seem like much,
88
339269
2572
Eso puede no parecer mucho,
05:41
but a single frame of video
89
341841
1996
pero un solo fotograma de video
05:43
may have hundreds of thousands of pixels in it,
90
343837
3257
puede contener cientos de miles de píxeles,
05:47
and so if we combine all of the tiny motions that we see
91
347094
3454
y si combinamos todos los minúsculos movimientos que vemos
05:50
from across that entire image,
92
350548
2298
desde el otro lado de esa imagen completa,
05:52
then suddenly a thousandth of a pixel
93
352846
2623
entonces, de repente una milésima de un pixel
05:55
can start to add up to something pretty significant.
94
355469
2775
puede aportar a algo bastante significado.
05:58
On a personal note, we were pretty psyched when we figured this out.
95
358870
3635
A título personal, estábamos muy emocionados al darnos cuenta de esto.
06:02
(Laughter)
96
362505
2320
(Risas)
06:04
But even with the right algorithm,
97
364825
3253
Pero incluso con el algoritmo correcto,
06:08
we were still missing a pretty important piece of the puzzle.
98
368078
3617
todavía faltaba una pieza muy importante del rompecabezas.
06:11
You see, there are a lot of factors that affect when and how well
99
371695
3604
Hay muchos factores que afectan cuánto y cómo de bien
06:15
this technique will work.
100
375299
1997
funcionará esta técnica.
06:17
There's the object and how far away it is;
101
377296
3204
Ahí está el objeto y lo lejos que está;
06:20
there's the camera and the lens that you use;
102
380500
2394
la cámara y la lente que se usa;
06:22
how much light is shining on the object and how loud your sound is.
103
382894
4091
cuánta luz brilla sobre el objeto y cuán alto es el sonido.
06:27
And even with the right algorithm,
104
387945
3375
E incluso con el algoritmo correcto,
06:31
we had to be very careful with our early experiments,
105
391320
3390
tuvimos que ser muy cuidadosos con nuestros primeros experimentos,
06:34
because if we got any of these factors wrong,
106
394710
2392
porque si teníamos alguno de estos factores mal,
06:37
there was no way to tell what the problem was.
107
397102
2368
no había forma de saber cuál era el problema.
06:39
We would just get noise back.
108
399470
2647
Obtendríamos solo ruido.
06:42
And so a lot of our early experiments looked like this.
109
402117
3320
Muchos de nuestros primeros experimentos eran así.
06:45
And so here I am,
110
405437
2206
Aquí estoy,
06:47
and on the bottom left, you can kind of see our high-speed camera,
111
407643
4040
y abajo a izquierda puede verse nuestra cámara de alta velocidad
06:51
which is pointed at a bag of chips,
112
411683
2183
dirigida a una bolsa de papas,
06:53
and the whole thing is lit by these bright lamps.
113
413866
2949
y todo está iluminado por estos focos brillantes.
06:56
And like I said, we had to be very careful in these early experiments,
114
416815
4365
Y como dije, teníamos que ser muy cuidados en estos primeros experimentos,
07:01
so this is how it went down.
115
421180
2508
así es que esta es la forma en que fracasó.
07:03
(Video) Abe Davis: Three, two, one, go.
116
423688
3761
(Video) Abe Davis: Tres, dos, uno.
07:07
Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!
117
427449
5387
♪ ♫ María tenía un corderito, corderito, corderito ♪ ♫
07:12
(Laughter)
118
432836
4500
(Risas)
07:17
AD: So this experiment looks completely ridiculous.
119
437336
2814
AD: Este experimento parece súper ridículo.
07:20
(Laughter)
120
440150
1788
(Risas)
07:21
I mean, I'm screaming at a bag of chips --
121
441938
2345
Quiero decir, estoy gritando a una bolsa de papas fritas,
07:24
(Laughter) --
122
444283
1551
(Risas)
07:25
and we're blasting it with so much light,
123
445834
2117
y la bombardeamos con tanta luz que,
07:27
we literally melted the first bag we tried this on. (Laughter)
124
447951
4479
literalmente, la bolsa con la que lo intentamos, se derritió. (Risas)
07:32
But ridiculous as this experiment looks,
125
452525
3274
Pero por ridículo que se vea este experimento,
07:35
it was actually really important,
126
455799
1788
en realidad, era realmente importante,
07:37
because we were able to recover this sound.
127
457587
2926
porque hemos podido captar este sonido.
07:40
(Audio) Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!
128
460513
4712
♪ ♫ María tenía un corderito, corderito, corderito ♪ ♫
07:45
(Applause)
129
465225
4088
(Aplausos)
07:49
AD: And this was really significant,
130
469313
1881
AD: Y esto fue realmente significativo,
07:51
because it was the first time we recovered intelligible human speech
131
471194
4119
porque era la primera vez que capturamos el habla humana inteligible
07:55
from silent video of an object.
132
475424
2341
a partir de un video silencioso de un objeto.
07:57
And so it gave us this point of reference,
133
477765
2391
Así que esto nos dio este punto de referencia,
08:00
and gradually we could start to modify the experiment,
134
480156
3871
y poco a poco empezamos a modificar el experimento,
utilizando diferentes objetos o alejando el objeto más,
08:04
using different objects or moving the object further away,
135
484106
3805
08:07
using less light or quieter sounds.
136
487911
2770
usando menos luz o sonidos más suaves.
08:11
And we analyzed all of these experiments
137
491887
2874
Y analizamos todos estos experimentos
08:14
until we really understood the limits of our technique,
138
494761
3622
hasta realmente entender los límites de nuestra técnica,
08:18
because once we understood those limits,
139
498383
1950
porque una vez que entendimos esos límites,
08:20
we could figure out how to push them.
140
500333
2346
podíamos encontrar la manera de mejorarlos.
08:22
And that led to experiments like this one,
141
502679
3181
Y eso llevó a experimentos como este,
08:25
where again, I'm going to speak to a bag of chips,
142
505860
2739
donde de nuevo, hablo con una bolsa de papas,
08:28
but this time we've moved our camera about 15 feet away,
143
508599
4830
pero esta vez hemos alejado la cámara unos 4,5 m,
08:33
outside, behind a soundproof window,
144
513429
2833
tras una ventana insonorizada.
08:36
and the whole thing is lit by only natural sunlight.
145
516262
2803
y todo esto está iluminado solo por la luz solar natural.
08:40
And so here's the video that we captured.
146
520529
2155
Así que aquí está el video que hemos capturado.
08:44
And this is what things sounded like from inside, next to the bag of chips.
147
524450
4559
Y así se escuchaban las cosas desde el interior, junto a la bolsa de papas.
08:49
(Audio) Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,
148
529009
5038
(Audio) "María tenía un corderito con piel blanca como la nieve,
08:54
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.
149
534047
5619
y a donde iba María, ahí iba ese corderito".
08:59
AD: And here's what we were able to recover from our silent video
150
539666
4017
AD: Y esto es lo que hemos podido recuperar de nuestro video en silencio
09:03
captured outside behind that window.
151
543683
2345
capturado fuera tras esa ventana.
09:06
(Audio) Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,
152
546028
4435
(Audio) "María tenía un corderito con piel blanca como la nieve,
09:10
and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.
153
550463
5457
y a donde iba María, ahí iba ese corderito".
09:15
(Applause)
154
555920
6501
(Aplausos)
09:22
AD: And there are other ways that we can push these limits as well.
155
562421
3542
AD: Y hay otras maneras para ir más allá de los límites.
09:25
So here's a quieter experiment
156
565963
1798
Así que aquí hay un experimento más tranquilo
09:27
where we filmed some earphones plugged into a laptop computer,
157
567761
4110
donde filmamos los auriculares conectados a una portátil,
09:31
and in this case, our goal was to recover the music that was playing on that laptop
158
571871
4110
y en este caso, teníamos que recuperar la música que sonaba en ese portátil
09:35
from just silent video
159
575981
2299
a partir de ese video simplemente en silencio
09:38
of these two little plastic earphones,
160
578280
2507
a partir de estos dos auriculares de plástico,
09:40
and we were able to do this so well
161
580787
2183
y lo hemos hecho tan bien
09:42
that I could even Shazam our results.
162
582970
2461
que incluso puedo decir Shazam por los resultados.
09:45
(Laughter)
163
585431
2411
(Risas)
09:49
(Music: "Under Pressure" by Queen)
164
589191
10034
(Música: "Under Pressure" de Queen)
10:01
(Applause)
165
601615
4969
(Aplausos)
10:06
And we can also push things by changing the hardware that we use.
166
606584
4551
Y también podemos mejorarlo cambiando el hardware que usamos.
10:11
Because the experiments I've shown you so far
167
611135
2461
Porque los experimentos que he mostrado hasta ahora
10:13
were done with a camera, a high-speed camera,
168
613596
2322
se realizaron con una cámara de alta velocidad,
10:15
that can record video about a 100 times faster
169
615918
2879
que puede grabar video 100 veces más rápido
10:18
than most cell phones,
170
618797
1927
que la mayoría de los teléfonos móviles,
10:20
but we've also found a way to use this technique
171
620724
2809
pero también hemos encontrado la manera de usar esta técnica
10:23
with more regular cameras,
172
623533
2230
con cámaras más convencionales,
10:25
and we do that by taking advantage of what's called a rolling shutter.
173
625763
4069
y lo hacemos aprovechando lo que se llama el efecto gelatina.
10:29
You see, most cameras record images one row at a time,
174
629832
4798
La mayoría de las cámaras funciona con un fotosito por cada píxel,
10:34
and so if an object moves during the recording of a single image,
175
634630
5702
y si un objeto se mueve durante la grabación de una sola imagen,
10:40
there's a slight time delay between each row,
176
640344
2717
hay una leve demora entre cada fotosito,
10:43
and this causes slight artifacts
177
643061
3157
y esto hace que objetos sencillos
10:46
that get coded into each frame of a video.
178
646218
3483
sean codificados en cada fotograma de un video.
10:49
And so what we found is that by analyzing these artifacts,
179
649701
3806
Hallamos que mediante el análisis de estos objetos,
10:53
we can actually recover sound using a modified version of our algorithm.
180
653507
4615
se puede recuperar el sonido usando una versión modificada de nuestro algoritmo.
10:58
So here's an experiment we did
181
658122
1912
Aquí un experimento que hicimos
11:00
where we filmed a bag of candy
182
660034
1695
donde filmamos una bolsa de dulces
11:01
while a nearby loudspeaker played
183
661729
1741
mientras que un altavoz reproducía
11:03
the same "Mary Had a Little Lamb" music from before,
184
663470
2972
el mismo "María tenía un corderito", la música de antes,
11:06
but this time, we used just a regular store-bought camera,
185
666442
4203
pero esta vez, usamos una cámara comprada en la tienda normal,
11:10
and so in a second, I'll play for you the sound that we recovered,
186
670645
3174
y en un segundo, les reproduciré el sonido que hemos recuperado,
11:13
and it's going to sound distorted this time,
187
673819
2050
y esta vez sonará distorsionado,
11:15
but listen and see if you can still recognize the music.
188
675869
2836
pero escuchen a ver si aún así todavía se puede reconocer la música.
11:19
(Audio: "Mary Had a Little Lamb")
189
679723
6223
(Audio: "María tenía un corderito")
11:37
And so, again, that sounds distorted,
190
697527
3465
Y así, una vez más, esto suena distorsionado,
11:40
but what's really amazing here is that we were able to do this
191
700992
4386
pero lo realmente sorprendente es que hemos podido hacerlo
11:45
with something that you could literally run out
192
705378
2626
con algo que, literalmente, podría estar agotado
11:48
and pick up at a Best Buy.
193
708004
1444
y adquirirse en una tienda de ocasiones.
11:51
So at this point,
194
711122
1363
Así que en este punto
11:52
a lot of people see this work,
195
712485
1974
mucha gente verá este proyecto,
11:54
and they immediately think about surveillance.
196
714459
3413
y pensará de inmediato en la vigilancia.
11:57
And to be fair,
197
717872
2415
Y para ser justos,
12:00
it's not hard to imagine how you might use this technology to spy on someone.
198
720287
4133
no es difícil imaginar cómo usar esta tecnología para espiar a alguien.
12:04
But keep in mind that there's already a lot of very mature technology
199
724420
3947
Pero tengan en cuenta que ya hay mucha tecnología muy madura
12:08
out there for surveillance.
200
728367
1579
para vigilancia.
12:09
In fact, people have been using lasers
201
729946
2090
De hecho, se ha estado usando láseres
12:12
to eavesdrop on objects from a distance for decades.
202
732036
2799
para espiar objetos a distancia durante décadas.
12:15
But what's really new here,
203
735978
2025
Pero lo que es realmente nuevo aquí,
12:18
what's really different,
204
738003
1440
lo que es realmente diferente,
12:19
is that now we have a way to picture the vibrations of an object,
205
739443
4295
es que ahora tenemos una forma de imaginar las vibraciones de un objeto,
12:23
which gives us a new lens through which to look at the world,
206
743738
3413
lo que nos da una nueva lente a través de la cual mirar el mundo,
12:27
and we can use that lens
207
747151
1510
y podemos usar esa lente,
12:28
to learn not just about forces like sound that cause an object to vibrate,
208
748661
4899
aprender no solo de fuerzas como el sonido que hacen que un objeto vibre,
12:33
but also about the object itself.
209
753560
2288
sino también sobre el propio objeto.
12:36
And so I want to take a step back
210
756975
1693
Y por eso quiero dar un paso atrás
12:38
and think about how that might change the ways that we use video,
211
758668
4249
y pensar en cómo podría cambiar la manera de usar el video,
12:42
because we usually use video to look at things,
212
762917
3553
porque normalmente usamos el video para mirar las cosas,
12:46
and I've just shown you how we can use it
213
766470
2322
y acabo de mostrar cómo podemos usarlo
12:48
to listen to things.
214
768792
1857
para escuchar las cosas.
12:50
But there's another important way that we learn about the world:
215
770649
3971
Pero hay otra forma importante en que aprendemos del mundo:
12:54
that's by interacting with it.
216
774620
2275
y es interactuando con él.
12:56
We push and pull and poke and prod things.
217
776895
3111
Empujamos, estiramos, metemos y desplazamos cosas.
13:00
We shake things and see what happens.
218
780006
3181
Estrechamos las cosas para ver qué pasa.
13:03
And that's something that video still won't let us do,
219
783187
4273
Y eso es algo que el video aún no nos deja hacer;
13:07
at least not traditionally.
220
787460
2136
al menos no el tradicional.
13:09
So I want to show you some new work,
221
789596
1950
Así que les mostraré un nuevo trabajo,
13:11
and this is based on an idea I had just a few months ago,
222
791546
2667
y esto se basa en una idea que tuve hace apenas unos meses,
13:14
so this is actually the first time I've shown it to a public audience.
223
794213
3301
es pues la primera vez que lo muestro públicamente a una audiencia.
13:17
And the basic idea is that we're going to use the vibrations in a video
224
797514
5363
Y la idea básica es que usaremos las vibraciones en un video
13:22
to capture objects in a way that will let us interact with them
225
802877
4481
para capturar objetos de forma que nos permitirá interactuar con ellos
13:27
and see how they react to us.
226
807358
1974
para ver cómo reaccionan con nosotros.
13:31
So here's an object,
227
811120
1764
Aquí hay un objeto,
13:32
and in this case, it's a wire figure in the shape of a human,
228
812884
3832
y en este caso, es una figura de alambre en forma de ser humano,
13:36
and we're going to film that object with just a regular camera.
229
816716
3088
y filmaremos ese objeto con una cámara normal.
13:39
So there's nothing special about this camera.
230
819804
2124
No hay nada de especial en esta cámara.
13:41
In fact, I've actually done this with my cell phone before.
231
821928
2961
En realidad, he hecho esto con mi teléfono móvil antes.
13:44
But we do want to see the object vibrate,
232
824889
2252
Pero queremos ver cómo vibra el objeto,
13:47
so to make that happen,
233
827141
1133
así que para que esto suceda,
13:48
we're just going to bang a little bit on the surface where it's resting
234
828274
3346
golpearemos un poco en la superficie donde yace
13:51
while we record this video.
235
831620
2138
mientras grabamos un video.
13:59
So that's it: just five seconds of regular video,
236
839398
3671
Así que es eso: solo 5 segundos de video normal,
14:03
while we bang on this surface,
237
843069
2136
mientras golpeamos en esta superficie,
14:05
and we're going to use the vibrations in that video
238
845205
3513
y usaremos las vibraciones de ese video
14:08
to learn about the structural and material properties of our object,
239
848718
4544
para aprender algunas propiedades estructurales y materiales del objeto,
14:13
and we're going to use that information to create something new and interactive.
240
853262
4834
y usaremos esa información para crear algo nuevo e interactivo.
14:24
And so here's what we've created.
241
864866
2653
Y así, esto es lo que hemos creado.
14:27
And it looks like a regular image,
242
867519
2229
Y parece una imagen común,
14:29
but this isn't an image, and it's not a video,
243
869748
3111
pero no es una imagen, ni un video,
14:32
because now I can take my mouse
244
872859
2368
porque ahora puedo desplazar mi ratón
14:35
and I can start interacting with the object.
245
875227
2859
y empezar a interactuar con el objeto.
14:44
And so what you see here
246
884936
2357
Y, cómo se ve aquí,
es una simulación de cómo este objeto
14:47
is a simulation of how this object
247
887389
2226
14:49
would respond to new forces that we've never seen before,
248
889615
4458
respondería a las nuevas fuerzas que nunca hemos visto antes,
14:54
and we created it from just five seconds of regular video.
249
894073
3633
y lo creamos a partir de tan solo 5 segundos de video normal.
(Aplausos)
14:59
(Applause)
250
899249
4715
15:09
And so this is a really powerful way to look at the world,
251
909421
3227
Y esta es una forma muy poderosa de mirar el mundo,
15:12
because it lets us predict how objects will respond
252
912648
2972
porque nos permite predecir cómo responderán los objetos
15:15
to new situations,
253
915620
1823
a las nuevas situaciones,
15:17
and you could imagine, for instance, looking at an old bridge
254
917443
3473
y uno puede imaginar, por ejemplo, mirar un viejo puente
15:20
and wondering what would happen, how would that bridge hold up
255
920916
3527
y preguntarse qué ocurriría, cómo aguantará ese puente
15:24
if I were to drive my car across it.
256
924443
2833
si lo atravieso con mi auto.
15:27
And that's a question that you probably want to answer
257
927276
2774
Y esa es una pregunta que probablemente desee responder
15:30
before you start driving across that bridge.
258
930050
2560
antes de empezar a atravesar ese puente.
15:33
And of course, there are going to be limitations to this technique,
259
933988
3272
Y, por supuesto, habrá limitaciones a esta técnica,
15:37
just like there were with the visual microphone,
260
937260
2462
al igual que había con el micrófono visual,
15:39
but we found that it works in a lot of situations
261
939722
3181
pero hemos encontrado que funciona en muchas situaciones
15:42
that you might not expect,
262
942903
1875
que no se podría esperar,
15:44
especially if you give it longer videos.
263
944778
2768
especialmente con videos más largos.
15:47
So for example, here's a video that I captured
264
947546
2508
Así, por ejemplo, aquí hay un video que capturé
15:50
of a bush outside of my apartment,
265
950054
2299
de un arbusto fuera de mi apartamento,
15:52
and I didn't do anything to this bush,
266
952353
3088
y no le hice nada a este arbusto,
15:55
but by capturing a minute-long video,
267
955441
2705
solo capturar un video durante un minuto,
15:58
a gentle breeze caused enough vibrations
268
958146
3378
una suave brisa causó bastantes vibraciones
16:01
that we could learn enough about this bush to create this simulation.
269
961524
3587
para aprender lo suficiente sobre este arbusto y crear esta simulación.
16:07
(Applause)
270
967270
6142
(Aplausos)
16:13
And so you could imagine giving this to a film director,
271
973412
2972
Y uno podría imaginar dárselo a un director de cine,
16:16
and letting him control, say,
272
976384
1719
y dejarle el control, por ejemplo,
16:18
the strength and direction of wind in a shot after it's been recorded.
273
978103
4922
la fuerza y ​​dirección del viento en una toma después de haberla grabado.
16:24
Or, in this case, we pointed our camera at a hanging curtain,
274
984810
4535
O, en este caso, apuntamos la cámara a una cortina,
16:29
and you can't even see any motion in this video,
275
989345
4129
y ni siquiera se puede ver movimiento en el video,
16:33
but by recording a two-minute-long video,
276
993474
2925
sino por la grabación de dos minutos de video,
16:36
natural air currents in this room
277
996399
2438
de corrientes de aire naturales en esta sala, creando
16:38
created enough subtle, imperceptible motions and vibrations
278
998837
4412
suficientes movimientos y vibraciones y imperceptibles sutiles
16:43
that we could learn enough to create this simulation.
279
1003249
2565
de las que aprender lo suficiente para crear esta simulación.
16:48
And ironically,
280
1008243
2366
E irónicamente,
16:50
we're kind of used to having this kind of interactivity
281
1010609
3088
estamos muy acostumbrados a tener este tipo de interactividad
16:53
when it comes to virtual objects,
282
1013697
2647
con objetos virtuales,
16:56
when it comes to video games and 3D models,
283
1016344
3297
juegos de video y modelos 3D,
16:59
but to be able to capture this information from real objects in the real world
284
1019641
4404
pero para capturar esta información a partir de objetos del mundo real
17:04
using just simple, regular video,
285
1024045
2817
el uso de este simple video, normal
17:06
is something new that has a lot of potential.
286
1026862
2183
es algo nuevo que tiene mucho potencial.
17:10
So here are the amazing people who worked with me on these projects.
287
1030410
4904
Así están las increíbles personas que trabajaron conmigo en estos proyectos.
17:16
(Applause)
288
1036057
5596
(Aplausos)
17:24
And what I've shown you today is only the beginning.
289
1044819
3057
Y lo que les he mostrado hoy es solo el comienzo.
17:27
We've just started to scratch the surface
290
1047876
2113
Acabamos de empezar a arañar la superficie
17:29
of what you can do with this kind of imaging,
291
1049989
2972
de lo que se puede hacer con este tipo de imágenes,
17:32
because it gives us a new way
292
1052961
2286
porque nos da una nueva forma
17:35
to capture our surroundings with common, accessible technology.
293
1055342
4724
para capturar nuestro entorno con tecnología común, accesible.
17:40
And so looking to the future,
294
1060066
1929
Y así, mirar hacia el futuro,
17:41
it's going to be really exciting to explore
295
1061995
2037
que será muy emocionante explorar
17:44
what this can tell us about the world.
296
1064032
1856
lo que esto nos puede decir sobre el mundo.
17:46
Thank you.
297
1066381
1204
Gracias.
17:47
(Applause)
298
1067610
6107
(Aplausos)
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