Iniciados os testes de colorização de antigos vídeos ferroviários

Artigo produzido e revisado através de Inteligência Artificial e com informações de Daddo Moreira*

Neste dia 06 de julho de 2024 ocorreu mais uma iniciativa e colaboração entre o Departamento de Pesquisas e Projetos Trilhos do Rio e o Projeto Trem de Dados: o início de um teste pioneiro no campo da preservação histórica, com a colorização de vídeos ferroviários antigos utilizando inteligência artificial (IA). Ambos os parceiros já utilizavam esta técnica para aprimorar imagens estáticas e revisar textos de artigos e notícias, dentre outros recursos. Contudo, esta iniciativa tomada hoje representa um avanço significativo na forma como podemos reviver e apreciar a rica história dos sistemas ferroviários através da tecnologia moderna.

Os vídeos ferroviários antigos são relíquias que capturam não apenas a evolução dos sistemas de transporte, mas também a cultura e o desenvolvimento socioeconômico das regiões por onde passaram. No entanto, muitos desses registros históricos estão em preto e branco, limitando nossa percepção visual das eras passadas. Porém, com o avanço das técnicas de IA, especialmente na área de visão computacional, tornou-se possível aplicar algoritmos avançados de colorização para transformar vídeos em preto e branco em imagens coloridas. Este processo não apenas restaura visualmente os vídeos antigos, mas também proporciona uma experiência mais imersiva e autêntica para aqueles que os assistem.

O Departamento de Pesquisas e Projetos Trilhos do Rio, conhecido por seu compromisso com a preservação e inovação no setor histórico-ferroviário, uniu forças com o Projeto Trem de Dados, que vem se destacando em publicações especializadas retratando a história ferroviária. Juntos, eles estão explorando o potencial da IA para revitalizar os arquivos históricos de imagens e vídeos ferroviários.

PROCESSO DE COLORIZAÇÃO E TECNOLOGIA

O teste iniciado hoje utiliza modelos de IA treinados especificamente para reconhecer e colorir cenas de vídeos ferroviários. Esses modelos são capazes de aprender padrões e nuances de cores com base em grandes conjuntos de dados, permitindo uma colorização precisa e esteticamente agradável. Entretanto, isso tudo depende do material original, e isso é perceptível no vídeo tomado como exemplo para este processo: falhas e “pulos” ocorrem e fazem parte do arquivo na ocasião de sua produção. As técnicas estão sendo aperfeiçoadas e edições manuais (praticamente artesanais) poderão ser necessárias, sendo que alguns trechos já receberam tratamento específico no vídeo em questão, como equilíbrio de cores, por exemplo.

Caso alguém queira experimentar, as técnicas, softwares e hardware como requisitos básicos estão listados abaixo:

• Processador (CPU): Recomendação: Intel Core i7 ou equivalente AMD Ryzen 7

O DeOldify se beneficia de um processador potente para o processamento rápido de imagens e vídeos. Um processador mais robusto ajuda a acelerar o treinamento de modelos e a aplicação de transformações em tempo real.

• Placa Gráfica (GPU): Recomendação: NVIDIA GeForce GTX 1060 (ou superior)

A GPU é crucial para acelerar o processamento de redes neurais profundas. O DeOldify utiliza modelos baseados em redes GAN e uma GPU potente ajudará significativamente na velocidade de treinamento e inferência.

• Memória RAM: Recomendação: 16 GB de RAM

Uma quantidade suficiente de RAM é importante para lidar com grandes conjuntos de dados e executar várias tarefas simultâneas sem gargalos de desempenho.

• Armazenamento: Recomendação: SSD (Solid State Drive) com pelo menos 500 GB

Um SSD é mais rápido do que um HDD tradicional, o que ajuda na leitura e escrita rápida de dados, especialmente útil ao lidar com grandes conjuntos de imagens e vídeos.

• Sistema Operacional: Recomendação: Windows 10 (ou superior) / Ubuntu 18.04 LTS (ou superior)

Ambos são sistemas operacionais bem suportados para desenvolvimento de aprendizado profundo e processamento de dados intensivos. Escolha o sistema operacional com o qual você está mais confortável.

• Outras Considerações:

Conexão à Internet: Uma conexão rápida à internet é útil para baixar modelos pré-treinados e atualizações do DeOldify.

Monitor: Um monitor de alta resolução pode ser benéfico para visualização detalhada das imagens colorizadas e vídeos.

A colorização de vídeos ferroviários antigos não apenas aumenta o valor estético e educativo desses registros históricos, mas também facilita a sua acessibilidade e compreensão por um público mais amplo. Isso pode revitalizar o interesse pelo patrimônio ferroviário, inspirando novas gerações a apreciar e estudar a importância desses sistemas de transporte.

PERSPECTIVAS

À medida que o teste avança e mais vídeos são colorizados, espera-se que esta tecnologia seja integrada de forma mais ampla em projetos de preservação histórica e educação pública. A colaboração entre instituições acadêmicas, organizações de preservação e empresas de tecnologia continuará a impulsionar esses avanços, promovendo uma compreensão mais profunda e um apreço renovado pela história ferroviária.

A iniciativa de colorização de vídeos ferroviários antigos através da inteligência artificial representa não apenas um marco tecnológico, mas também um tributo à rica herança ferroviária que moldou o mundo moderno. Combinando tradição com inovação, este projeto exemplifica o poder transformador da tecnologia na preservação e revitalização do patrimônio cultural global. À medida que avançamos, é emocionante imaginar as novas histórias que serão reveladas através da fusão entre passado e presente, guiada pela visão e pela tecnologia do futuro.

Esta iniciativa não só ressalta a importância da preservação histórica, mas também mostra como a tecnologia pode ser aplicada de maneira significativa e inspiradora para enriquecer nossa compreensão e conexão com o passado.

O vídeo encontra-se no link abaixo, do Projeto Trem de Dados:

Vídeo [colorizado] sobre os 98 anos da E. F. Central do Brasil

Texto escrito em 06 de julho de 2024 às 20h36
Última atualização em 06 de julho de 2024 às 20h36
Imagem de capa: frame do vídeo colorizado. Fonte: Trecho de cinejornal da Agência Nacional sobre o aniversário de 98 anos da Estrada de Ferro Central do Brasil, Rio de Janeiro. Cinejornal Informativo n° 15/56 (1956). Arquivo Nacional. Fundo Agência Nacional. BR_RJANRIO_EH_0_FIL_CJI_159