La migración del sector broadcast a la nube

Los hábitos de visualización de los consumidores y los modelos de negocio de los medios de comunicación han cambiado en los últimos años con el avance de la tecnología de los smartphones y la conectividad y la proliferación de los servicios over-the-top (OTT). Para seguir el ritmo de la creciente demanda de contenidos y adaptarse a los rápidos cambios en el comportamiento de los espectadores, los medios de comunicación están recurriendo a la nube para reinventar la cadena de medios, desde la adquisición hasta la entrega de IP de primera calidad, la tasa de bits adaptable en directo y el vídeo a la carta a través de múltiples dispositivos. En consonancia con esta tendencia, las cadenas de televisión están trabajando para perfeccionar los canales y descargar una mayor parte de su infraestructura de vídeo tradicional a la nube. Al hacerlo, la flexibilidad, escalabilidad y seguridad de la nube están demostrando ser un gran activo y abriendo una nueva libertad tecnológica y operativa, así como un ahorro de costes. Aunque una gran mayoría de emisoras ya ha comenzado a adoptar la tecnología basada en la nube por estas razones, la realización de un flujo de trabajo completo de emisión en la nube se está convirtiendo en una realidad gracias a los avances tecnológicos que facilitan la entrega de contenido de emisión tradicional y vídeo lineal multipantalla dentro de una arquitectura virtual unificada.

En los últimos años, hemos empezado a ver que un mayor número de emisoras prefieren los recursos basados en la nube para el procesamiento, el empaquetado y la entrega de vídeo en directo y a la carta en lugar del hardware tradicional en las instalaciones, especialmente porque los recursos en la nube se han vuelto más asequibles. Esto se debe, en parte, a que trasladar los flujos de trabajo lineales en directo a la nube supone importantes ventajas de colaboración y producción remota, puede acelerar enormemente la producción y entrega de contenidos y proporciona una plataforma de lanzamiento para una innovación más rápida. Utilizando la nube, todas estas ventajas pueden aprovecharse con menos costes iniciales y operativos.

Un ejemplo de ello es el caso de la cadena FOX, que ha apostado por los servicios en la nube de AWS en todos sus canales para distribuir de manera más eficiente su contenido televisivo de deportes, noticias y entretenimiento a los distribuidores de programación de vídeo multicanal, a más de 200 estaciones afiliadas y a los proveedores de over-the-top (OTT). La agilidad de la configuración de FOX permite a su equipo reaccionar más rápidamente a los cambios del mercado, al tiempo que hace que el contenido sea más accesible para una audiencia más amplia.
A medida que aumenta la adopción de la nube por parte de emisoras como FOX y otras, la innovación tecnológica se acelera, sentando las bases para que el sector de la radiodifusión traslade todo el canal de vídeo a la nube y obtenga una eficiencia significativa en el proceso.

Al igual que en otras industrias, en el sector de la creación y distribución audiovisual también estamos observando un fuerte crecimiento en el uso del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, pues les permite simplificar muchas tareas a estas compañías.

 

 

 

Por ejemplo, los proveedores de servicios de monitorización de emisiones y transmisiones en directo (OTT) realizan un gran número de controles de calidad para evitar errores. Estos van desde errores de señal de bajo nivel hasta problemas de alto nivel como errores de contenido. El software tradicional de análisis de medios en directo se centra en las comprobaciones de calidad a nivel de señal. Las comprobaciones de calidad de alto nivel, como la verificación del contenido del programa, los subtítulos o el idioma del audio, son realizadas por operadores humanos que vigilan constantemente el flujo de emisión en busca de problemas. A medida que aumenta el número de flujos de vídeo emitidos, resulta difícil y costoso ampliar el esfuerzo de supervisión manual para dar soporte a más canales y programas.

Los últimos avances en inteligencia artificial pueden automatizar muchas de las tareas de supervisión de alto nivel que antes eran totalmente manuales. Con la ayuda de las detecciones basadas en la IA, los operadores humanos pueden centrarse en tareas de mayor nivel, responder a los problemas más rápidamente y supervisar un mayor número de canales con mayor calidad. Amazon Rekognition utiliza los servicios de IA de AWS para analizar el contenido de una transmisión de video en directo y es capaz de realizar un conjunto de ejemplos de comprobaciones de monitorización en tiempo casi real.

No obstante, los medios de comunicación no han usado estas tecnologías únicamente para su organización interna, sino también en sus emisiones. Un ejemplo de ello es el que llevó a cabo Sky News durante la boda del príncipe Harry y Meghan Markle.

A diferencia de los eventos deportivos, cuyos derechos de transmisión están sujetos a licencias cuidadosamente otorgadas para cada país, un espectáculo público como una boda real, permite que varias emisoras compitan para obtener un mayor porcentaje de audiencia, lo que provoca que cada emisora ofrezca más valor en términos de calidad e innovación.

Para la boda de Harry y Meghan, Sky News aprovechó el poder de la inteligencia artificial de AWS para crear “Sky News Royal Wedding: Who’s Who”, una aplicación de streaming en directo, basada en aprendizaje automático, que permitió a los espectadores identificar los invitados y participantes de la boda en tiempo real.

La experiencia de streaming en vivo permitió a los usuarios ver la llegada de los invitados de una forma cercana, con la infraestructura de aprendizaje automático para detectar a los asistentes en tiempo real a medida que aparecían en la pantalla. Medio millón de personas utilizaron esta característica en más de 200 países a través de dispositivos móviles y navegadores web.

Sky News diseñó y creó la funcionalidad de aprendizaje automático en solo tres meses. El equipo creó el servicio mediante la infraestructura en la nube a fin de lograr velocidad y desarrollo, así como para asegurar el acceso a capacidades de aprendizaje automático escalables fundamentales para la funcionalidad principal de la aplicación de identificación de invitados en tiempo real.
El proyectó combinó la infraestructura de video en la nube de AWS con la plataforma de análisis de datos de GrayMeta y el diseño de interfaz de usuario interactivo de UI Centric. En este caso, también se usó el servicio de análisis de imágenes y videos de Amazon Rekognition, para la identificación de las celebridades en tiempo real y el etiquetado de metadatos con información relacionada, integrando la experiencia de usuario en colaboración con UI Centric.

 

 

Además, en AWS contamos con algunos clientes que usan tecnología Cloud aplicada a emisiones deportivas, como pueden ser la Bundesliga, la Fórmula 1 o la NFL, entre otros.
Desde hace un tiempo, AWS trabaja junto con la Bundesliga para ofrecer a los espectadores, a través de tecnología Cloud, una visión más profunda y analítica de lo que ocurre en el campo. De hecho, hace tan solo unas semanas, AWS y la Bundesliga, anunciaron tres nuevos datos de partidos (Match Facts).

Los Match Facts se generan mediante la recopilación y el análisis de datos de las transmisiones de video de partidos en directo a medida que se transmiten a AWS. Los fans verán esta información en forma de gráficos durante las transmisiones y en la aplicación oficial de la Bundesliga durante la temporada 2020/2021 y más allá. Estas estadísticas avanzadas ayudan al público a comprender mejores aspectos como la estrategia involucrada en la toma de decisiones en el campo y la probabilidad de un gol por cada tiro. Los tres nuevos datos del partido muestran mejor la acción en el campo y ofrecen a los espectadores, entrenadores, jugadores y comentaristas apoyo visual para analizar la toma de decisiones de un equipo.

El crecimiento de las estadísticas avanzadas en los deportes ha llevado a una comprensión más profunda de las estrategias en el juego y el rendimiento de los deportistas.
Los nuevos datos del partido: jugador más presionado, que destaca la frecuencia con la que un jugador experimenta una situación de presión significativa durante un partido; Zonas de ataque, que muestra a los fans dónde está atacando su equipo favorito y desde qué lado del campo hay más probabilidades de anotar; y Posiciones promedio – Tendencias, que muestra cómo los cambios en la formación táctica de un equipo pueden afectar el resultado de un partido, se unen a los ya conocidos: Alerta de velocidad, Posiciones promedio y xGoals.

De ese modo, los fans de la Bundesliga ya cuentan con 6 Match Facts que mejoran su experiencia de visualización de los partidos.

Otra de las retransmisiones deportivas con las que trabaja AWS es la Fórmula 1. Como todos sabemos, la F1 es una batalla entre los mejores pilotos del mundo, pero también es una batalla entre algunos de los ingenieros más innovadores. Ningún otro deporte ha sido tan dinámico en su evolución y adopción de nuevas tecnologías. Es por eso por lo que AWS se enorgullece de ser el proveedor oficial de nube y de aprendizaje automático de la Fórmula 1.

Además, la Fórmula 1 viene trabajando desde hace unos años con AWS para crear el sistema de estadísticas basado en inteligencia artificial y analítica de datos, «F1 Insights powered by AWS». Este sistema analiza un histórico de 70 años de datos con información recogida en tiempo real para crear una serie de estadísticas sobre el rendimiento de los corredores y los coches en la pista. Este sistema tecnológico de estadísticas ayuda, por un lado, a los corredores y equipos ya que les da una nueva visión y datos de su trabajo, y por otra, permite ofrecer a los seguidores y espectadores de la F1 una nueva experiencia para comprender mejor qué está pasando en la pista durante las retransmisiones. Ahora mismo se ofrecen datos sobre: Velocidad de salida, Estrategia de parada en boxes prevista, Escenario de boxes, Pronóstico de batalla, Estrategia de batalla en boxes y Rendimiento de los neumáticos.

Por último, cabe destacar el caso la NFL, quien escogió a AWS para aprovechar todos sus datos mediante sofisticados análisis de aprendizaje automático. NFL utiliza el poder de AWS para crear nuevas estadísticas en las retransmisiones de los partidos y mejorar la salud y seguridad de los jugadores, a través de la predicción de posibles lesiones, de modo que crea una nueva experiencia para seguidores, jugadores y equipos, todo en tiempo real.

La NFL ha creado un buen número de estadísticas nuevas basadas en AWS, cada una de las cuales se basa en diferentes puntos de datos y que se emiten durante las retransmisiones de los partidos. Entre ellas, destacan las siguientes predicciones: Yardas en carrera esperadas, Yardas esperadas tras atrapar el balón y Clasificación de ruta.

 

Por Carlos Sanchiz, Manager Solutions Architecture en Amazon Web Services