VideoMost запатентовал технологию суперсжатия видео

Логотип компании
30.09.2019
VideoMost запатентовал технологию суперсжатия видео
В основе концепции лежит идея существенной информационной деградации видео, как основы мега-компрессии (при кодировании), и последующее восстановление деталей обученной нейросетью (при декодировании), для сервисов онлайн трансляций (видеостриминга) и видеоконференций.

Российская компания VideoMost Research, входящая в группу SPIRIT, получила патент на технологию сжатия видео на основе нейросети и глубокого машинного обучения.

В основе концепции, разработанной VideoMost Research, лежит идея существенной информационной деградации видео, как основы мега-компрессии (при кодировании), и последующее восстановление деталей обученной нейросетью (при декодировании), для сервисов онлайн трансляций (видеостриминга) и видеоконференций. Проще говоря, сначала видео «убивают», а потом восстанавливают.

Для чего это нужно? Аналитика Cisco показала, что все IP-сети в мире заняты видео более чем на 72% уже сегодня, и этот процент продолжает медленно, но верно расти. В связи со значительным ростом объемов передачи и хранения видео и повышением его качества, все мировые технологические лидеры (в т.ч. Apple, Google/YouTube, Netflix, Amazon, Facebook, Cisco, Intel, Microsoft, Huawei, Samsung, Tencent, Alibaba, ITU, Общество Фраунгофера, ISO/MPEG, и др.) вкладывают сотни миллионов долларов в разработку технологий новых типов видеокодирования, включая новейшие кодеки Н.266, JVET и AV1.

В то же время традиционный подход к разработке видеокодеков, который позволял увеличивать степень сжатия черепашьими темпами - в среднем всего на 50% раз в 10 лет - сегодня практически исчерпал себя и достиг фундаментального предела.

Новый видеокодек позволит не на проценты, как обычно, а сразу в несколько раз увеличить степень сжатия. При массовом применении, как утверждают в компании, оно даст экономию в миллиарды долларов в год для всей мировой индустрии.

Разработку VideoMost ведет самостоятельно, и привлекает инвесторов для реализации проекта.

Читайте также
Процессы цифровой трансформации затрагивают разные сферы жизнедеятельности мегаполисов. ИИ используется в системах умного городского транспорта, интеллектуальным становится энергоснабжение городов, создаются решения по комплексной безопасности. С помощью анализа больших данных и нейросетей возможно предсказывать не только ЧС и аварии, но и вероятность всплеска преступности в разных районах — а с другой стороны, прогнозировать популярность туристических объектов. О том, как ИИ меняет российские города, IT World рассказал Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна.

Похожие статьи