YouTube experimenta IA que divide vídeos longos em capítulos automaticamente

Por Claudio Yuge | 24 de Novembro de 2020 às 20h20
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Em maio, o YouTube lançou um novo recurso chamado de Capítulos, que permite aos usuários editar os vídeos longos em capítulos, separando-os por hora e data — uma boa ferramenta para quem precisa divulgar e comentar trechos específicos do conteúdo sem o tradicional compartilhamento da parte exata na contagem de minutos. Contudo, isso atualmente só pode ser realizado manualmente, pelos próprios criadores. E aí é que entra um novo algoritmo da plataforma.

O YouTube vem realizando experiências inteligência artificial (IA), usando o aprendizado de máquina para separar automaticamente os vídeos longos em capítulos. Segundo a plataforma, o algoritmo reconhece sinais específicos baseados em texto para gerar esses trechos. Portanto, se um conteúdo conta com dicas escritas para pular para a próxima seção a IA o identificará automaticamente e usará essas referências para gerar cada parte.

Não está muito claro se o sistema usa os textos da descrição no perfil da postagem e de metadados; contudo, a ideia é que a separação de quadros com palavras durante o vídeo possam ser identificados. Por exemplo, se em uma análise de videogame há a distinção de partes do conteúdo com trechos identificados como “Desempenho”, “Design”, entre outras coisas, a IA do YouTube já cortaria esses pedaços em capítulos automaticamente.

Digamos, por exemplo, um vídeo de revisão de smartphone, em que o criador adiciona quadros com texto em destaque, como "qualidade de construção", "desempenho da câmera" e muito mais, para pular para a próxima parte da revisão. Com o novo experimento, o YouTube afirma que deseja tornar mais fácil para as pessoas navegar pelos vídeos e pular rapidamente para a parte relevante, aproveitando os capítulos.

Por enquanto, a plataforma vem testando os capítulos gerados por IA em um pequeno conjunto de vídeos. No entanto, a empresa já adiantou que pretendem experimentar a novidade junto a um grupo de criadores. A ferramenta deve ser aprimorada a partir da resposta da comunidade. Então, a chegada desse recurso ao consumidor final vai depender da aceitação e dessa otimização — o que deve levar um tempinho ainda.

Fonte: Google

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