La Unión Europea de Radiodifusión (EBU) y NVIDIA ampliaron su marco de estándares soberanos para incorporar agentes de inteligencia artificial en los medios públicos europeos. El objetivo es mantener el control sobre los datos, la infraestructura, los modelos y la seguridad de los sistemas utilizados.
El anuncio se realizó el 19 de octubre en Berlín, durante un encuentro organizado junto con Adobe, Bertelsmann y UFA. La jornada también incluyó avances en la búsqueda de contenido audiovisual mediante Adobe Frame.io y tecnologías de procesamiento acelerado de NVIDIA.
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La soberanía tecnológica como requisito para los medios públicos
La ampliación del marco incorpora proveedores de nube soberana, desarrolladores de modelos abiertos e integradores de sistemas. La iniciativa establecerá requisitos y arquitecturas de referencia para determinar dónde se ejecutan las cargas de trabajo, cómo se administran los datos y qué controles de seguridad deben aplicarse.
La EBU reúne a más de 115 organizaciones de medios públicos en más de 55 países, con un alcance conjunto superior a 1000 millones de personas. Annsofi Eriksson, directora de Tecnología de la organización, explicó la importancia de establecer criterios compartidos para estas implementaciones.
"Estos estándares proporcionan a los miembros de la EBU una base común para fortalecer la resiliencia, mantener el control y ofrecer servicios avanzados sujetos a rendición de cuentas que mantengan la confianza de las audiencias".
En el ámbito de infraestructura, Microsoft aportará su experiencia con Microsoft Sovereign Cloud, incluyendo Azure Local y Foundry Local, para procesar material editorial sensible localmente y mantener servicios críticos cuando falle la conectividad externa. Nebius ofrecerá infraestructura europea para entrenar, ajustar y ejecutar modelos propios.
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Los modelos abiertos NVIDIA Nemotron proporcionarán una base adaptable a idiomas locales, archivos históricos y políticas editoriales. Delphine Ernotte, directora ejecutiva de France Télévisions y presidenta de la EBU, destacó el papel de estas tecnologías en la protección de las condiciones operativas de los medios públicos.
"La infraestructura de nube soberana y los modelos abiertos pueden ayudar a los medios públicos europeos a innovar mientras protegen los datos, la independencia editorial y la diversidad cultural".
Qvest y otros integradores participarán en la adaptación de las arquitecturas de referencia a entornos reales de radiodifusión. Este trabajo deberá contemplar tanto la interoperabilidad entre plataformas como las condiciones necesarias para implementar los servicios.
Adobe Frame.io incorpora búsqueda audiovisual acelerada por GPU
En producción audiovisual, Adobe presentó mejoras en Frame.io para localizar contenidos dentro de bibliotecas de video mediante búsquedas semánticas. La plataforma utiliza NVIDIA NVDEC para decodificación, TensorRT para inferencia de IA y CUDA para preprocesamiento y generación de representaciones vectoriales, conocidas como embeddings.
Adobe también está incorporando NVENC y NVDEC para acelerar la codificación y decodificación durante la ingesta de contenido. Estas optimizaciones permiten procesar bibliotecas audiovisuales de mayor tamaño y reducir los recursos necesarios para consultar sus archivos.
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Según las cifras presentadas, la generación de embeddings es aproximadamente cinco veces más rápida, el rendimiento de procesamiento aumenta hasta cuatro veces y la latencia de búsqueda puede reducirse hasta cinco veces. Además, un nuevo archivo proxy de dos fotogramas por segundo ocupa aproximadamente un 80 % menos que la versión anterior de 360p.
La productora alemana UFA, que genera más de 3500 horas de programación anuales, figura entre los casos de aplicación. Sus equipos necesitan recuperar escenas, reacciones y conversaciones de producciones cuyos archivos pueden remontarse hasta 15 años atrás.
La búsqueda semántica de Frame.io permite identificar escenas por conceptos, acciones o escenarios, mientras que la modalidad híbrida incorpora notas, transcripciones y estados de aprobación. De esta manera, los equipos editoriales pueden localizar material específico y continuar directamente con su revisión.
