Esta semana se realizará una vez más Ingeniería deMuestra, una especie de feria del conocimiento en la que la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República abre sus entrañas para mostrarle a la sociedad qué se hace puertas adentro. Uno de los tantos proyectos que se mostrarán lleva el nombre de PARP, tal vez por los miles de horas que Sebastián Bugna y Juan Andrés Friss de Kereki, sus autores, se pasaron luchando contra sus párpados para mantenerse despiertos y elaborar algoritmos que ayudan a la restauración de archivos fílmicos.
Uno podría reformular la famosa frase que daba nombre a un libro de Mario Benedetti y no se estaría equivocando: el olvido está lleno de memorias dañadas. O al menos eso sería cierto a la hora de hablar de la memoria almacenada en películas de cine. El celuloide se deteriora conforme pasa el tiempo, especialmente cuando, como sucedió en Uruguay hasta no hace poco, gran parte de esas películas pasaron décadas en sótanos inhóspitos o en habitaciones sin las condiciones adecuadas. Por todo ello, la Plataforma Abierta de Restauración de Películas, PARP, no sólo es una novedad tecnológica o una maravilla de la ingeniería, sino que, como un medicamento contra el Alzheimer, también es un esfuerzo por combatir la degradación de los recuerdos fílmicos.
Los inicios
Con menos de 30 años, Sebastián Bugna lleva tiempo trabajado como posproductor y realizador audiovisual. El posproductor es ese que toquetea las imágenes para que se vean más lindas de lo que son. Pero, de alguna manera, a Sebastián eso no le alcanzaba. “Fue un camino que recorro como en rewind”, dice, cerrando los ojos como para que los recuerdos fluyan más fácil. “Todavía me cuesta un poco el mix. Antes estudié montaje, posproducción y cine, luego me metí en Ingeniería, hice ingeniería eléctrica y llegué al camino del procesamiento de señales. Fue algo muy intuitivo, pero empecé a mezclar la ingeniería con el cine a través de algunas materias específicas, en particular el procesamiento de imágenes, una materia en la que volcás todo lo que aprendiste de las señales eléctricas, toda esa parte más científica, de series de Fourier y números, en la imagen”, agrega. El camino se terminó de aclarar con la prueba final de la materia, en la que conoció a Gregory Randall y terminaron armando el primer proyecto de restauración. “Luego comencé a conocer ingenieros que estaban en lo mismo por todos lados, y conocí un universo nuevo. Entre ellos estaba Marcelo Bertalmío, que tiene un libro de algoritmos de procesamiento de imagen para cine”, recuerda Sebastián.
Entrando en la Matrix
En la teoría de la información, ruido es todo lo que interfiere con la correcta recepción del mensaje. Por eso el título de la nota, porque lo que busca el proyecto PARP es eliminar el ruido de las películas de celuloide digitalizadas mediante algoritmos. “Eso es algo que provoca grandes discusiones”, advierte Sebastián. “Hay varias escuelas de restauración, y nuestra idea no era meternos, por ejemplo, con el ruido del grano de las películas. Es un ruido que no nos gustaría tocar. Pero sí hay otros que no son deseables”. Sebastián define esos ruidos no deseables como aquellos “que aparecieron en la película por deterioro, por el paso del tiempo, y que no estaban en el film original ni habían sido pensados por el director o el autor en su momento”. Y allí entran a jugar, entonces, las rayas que surgen al proyectar la película, las manchas, el desteñido de los colores... “Hay otros ruidos que son el grano de la película, cierto flickeo [así se llama técnicamente al parpadeo de la imagen], que uno no quiere sacar. Otras escuelas de restauración tratarían de sacarlos también, querrían llevar la imagen lo más posible hacia el HD, sacarle todo el ruido, ampliarla, contrastarla, todo lo que requiere hacer cosas más invasivas para que parezca una imagen más actual”. Y un poco escudándose ante el posible mal uso de la herramienta, como si alguien lo fuera a acusar como a los físicos que trabajaron en la bomba atómica, Sebastián aclara con seriedad: “Nosotros estamos haciendo algoritmos. Luego que el usuario haga lo que quiera, queda a criterio de cada restaurador”.
Algoritmos. La palabra ya se ha repetido mucho en la nota –y está detrás de muchas cosas de nuestra vida cotidiana– como para no definirla. Podría decirse que un algoritmo es un conjunto de pasos estandarizados que, si se cumplen, permiten llegar a un resultado predeterminado. Parece sencillo, pero cuando las combinaciones son complejas, como en el caso del cine, en el que hay 24 imágenes por segundo, la información que se acumula es mucha. “En video pestañeás y ya tenés un problema”, dice Sebastián, pero también reconoce que esa gran cantidad de información tiene su aspecto positivo: “Tenés mucha redundancia y cosas que, por ejemplo, tu ojo no ve o tu mente no concibe, están a tu servicio. Por ejemplo, hay algunos algoritmos de denoising que parecen magia oscura, porque utilizan las tres dimensiones de la imagen, largo, ancho y tiempo, y traen información de otros cuadros para sustituir la que falta a uno determinado. Muchos algoritmos utilizan esa redundancia que tiene el video. Y por más que a veces me quiera arrancar las canas, esa gran cantidad de información la veo como algo a favor”.
Original y Restaurado
Al rescate
PARP, entonces, auxilia a los restauradores a recuperar las películas de cine antiguas que fueron digitalizadas. “En PARP, por ahora, no inventamos nada”, dice con humildad Sebastián. Se refiere a que en su plataforma trabajaron con algoritmos ya existentes y publicados, a los que optimizaron: “Trabajamos mucho en eso, en bajar cosas que eran de un orden de magnitud muy grande, en cuanto a la cantidad de cuentas que había que hacer, y en muchos casos los llegamos a reducir en dos órdenes. En algunos casos la optimización fue tal que llegamos a que las operaciones se hicieran en tiempo real”, dice, orgulloso, para volver a aclarar que “la mayoría de los algoritmos que usamos se desarrollaron en Francia, y ahí había ingenieros uruguayos que son amigos de la casa, como Jorge Almansa y Federico Musé”. Es que parte del atractivo de PARP es que utiliza tecnologías libres que pueden ser modificadas por los usuarios y otros desarrolladores.
Los integrantes de PARP se centraron en ver las necesidades de los restauradores, y para eso estuvieron en contacto permanente con el Archivo General de la Universidad (AGU). El primer y más importante algoritmo de PARP fue, entonces, uno que ayuda a detectar los cortes. “Es un proceso inverso al de editar una película: tenés que des-editarla, reconstruir la lista de dónde están los cortes para que así puedan trabajar los algoritmos espacio-temporales, que, como toman información de los frames que rodean al que vos querés reparar, es importante saber si los que rodean al cuadro dañado son o no de la misma escena. Entonces, como base nos propusimos detectar los cortes de una forma semiautomática”. Para ello implementaron un algoritmo llamado Midway Image Equalization. “Es bastante intuitivo”, dice Sebastián, y agrega, dejando por el piso nuestra pobre intuición: “Lo que hicimos fue utilizar la diferencia de las sumas absolutas. Sumás el RGB de los píxeles y lo comparás con la suma del cuadro anterior, y eso lo sumás a toda la imagen. Si tenés una imagen igual a la anterior, esa diferencia te va a dar cero, y si tenés una imagen muy distinta, se va a disparar. Entonces, estableciendo un umbral podés saber dónde están los cortes y partir la película en todos los segmentos que querés”.
El paso siguiente consistió en centrarse en los algoritmos que solucionaran el flicker de luminancia, ese parpadeo molesto de luz que puede verse en las películas viejas. “Eso sigue en el orden de la cadena de trabajo, porque el flicker tiene varios agentes que lo originan, desde las diferencias de velocidad de obturación del proyector, el mecanismo de digitalización, las cámaras cuando capturaron la imagen, la diferencia de densidad de la película... esa gran diversidad de factores hace que sea un problema bastante endemoniado en la restauración, no por el flicker en sí mismo, sino porque luego todos los algoritmos que utilizás van a estar muy atados al contraste y al nivel de la imagen. Entonces, si hay fluctuaciones de luminancia, los algoritmos pueden producir resultados distintos. Una cosa que hay que hacer de pique y que mejora la performance de todos es el procesamiento que vayas a hacer después, es sacarle el flicker a la película, por lo menos el que es parte de un deterioro”, argumenta Sebastián, y uno asiente como el perrito de plástico de un taxi. La explicación profunda es más compleja, pero Sebastián la simplifica de esta forma: “Lo que hace el algoritmo de flicker es trabajar con el histograma de la imagen. Tenés todos los píxeles, los más oscuros y los más claros, ordenados en una lista. Entonces, lo que hacés es promediar los histogramas y llegar a un resultado que hace que la imagen con el fogonazo se oscurezca y la más oscura se aclare. Igual no es tan fácil como suena. Porque en realidad, lo que se hace es la media armónica de los histogramas, que compara los inversos y genera una imagen más suave, porque vos querés que la imagen se parezca pero sin tocar la luz”.
PARP incluye también un algoritmo para eliminar los scratches, las rayas verticales originadas por una partícula que dañó el material durante la proyección o su almacenado. Uno piensa que lo que hace Sebastián no es otra cosa que enseñarle a la máquina a ver, a reconocer patrones, completar información que falta, cosas que con nuestro ojo de millones de años y nuestro cerebro gris hacemos sin darnos cuenta. “Sí, en parte sí. El algoritmo de los scratches hace un intento desesperado por encontrar un poco los mecanismos de la percepción del ojo”, confirma. “Trabajo con métodos estadísticos que permiten hacer un montón de cosas en cuanto al ruido, pero últimamente se está utilizando mucho el machine learning, el deep learning y las redes neuronales, en las que se trabaja con muchísimas más dimensiones y muchísima más cantidad de datos”.
Hoy se habla mucho de la pérdida de puestos de trabajo por los robots y la automatización. Y uno no puede dejar de pensar que, al menos con los algoritmos de Sebastián y Juan Andrés, los restauradores no corren peligro de perder su fuente de trabajo. “Por ahora los restauradores tienen trabajo para rato”, dice Sebastián, feliz. Y feliz me voy yo, esperando ver a PARP en acción en Ingeniería deMuestra.