... tesa a Il futuro dell’encoding video basato su AI.
In una fase in cui il traffico video globale raggiunge un limite strutturale di banda disponibile, il settore non si orienta più verso miglioramenti incrementali, ma verso un cambio sostanziale nel modo in cui ogni frame viene elaborato.
Small Pixels e MulticoreWare annunciano una partnership tecnologica strategica che integra competenze avanzate nell’ottimizzazione video per affrontare una delle principali criticità del broadcasting contemporaneo:
garantire qualità video elevata riducendo al tempo stesso i costi infrastrutturali attraverso l’impiego di tecniche di encoding basate su intelligenza artificiale.
Due tecnologie convergono verso un obiettivo comune.
L’integrazione tra SPAIQ Stream di Small Pixels, soluzione di pre-processing basata su AI, e Ultraziq di MulticoreWare, framework ad alte prestazioni per l’encoding, introduce uno stack di ottimizzazione coordinato che interviene sull’intera pipeline.
A differenza dei workflow tradizionali, che separano la preparazione del segnale dall’encoding, questa integrazione consente un funzionamento sinergico tra le due fasi.
I risultati sono misurabili e ridefiniscono i parametri di efficienza operativa.
La soluzione consente una riduzione della banda fino al 40% mantenendo la qualità percepita.
L’efficienza di encoding aumenta fino al 20% grazie alla maggiore integrazione tra i componenti del sistema.
La compressione risulta più efficace grazie a segnali di input ottimizzati tramite AI, progettati per migliorare la resistenza alla compressione dei pixel.
La collaborazione rappresenta un’evoluzione dell’ecosistema SPAIQ.
Small Pixels amplia il proprio approccio all’intelligenza artificiale applicata al video introducendo nuove modalità di integrazione con tecnologie di terze parti.
L’ingresso di MulticoreWare nella rete di integrazioni estende le possibilità di adozione della piattaforma, offrendo un percorso ad alte prestazioni per contesti che richiedono una stretta integrazione tra analisi del segnale e encoding.
L’azienda evidenzia che l’integrazione tra il livello di pre-processing e lo stack di encoding consente un approccio unificato e indipendente dall’hardware, in grado di scalare l’efficienza e ridurre i costi lungo l’intera catena video.
Per il settore, questa soluzione introduce un’architettura orientata alla sostenibilità e alla scalabilità.
Applicabile a scenari OTT, produzione live, cloud gaming e videosorveglianza, il modello consente di ridurre l’energia necessaria per ogni gigabyte trasmesso.
L’ottimizzazione a livello di singolo pixel diventa così un elemento competitivo nella gestione dei flussi video ad alta intensità di dati.
Sinossi
Small Pixels e MulticoreWare hanno avviato una partnership tecnologica per integrare pre-processing AI ed encoding ad alte prestazioni.
La soluzione combina SPAIQ Stream e Ultraziq in uno stack unificato che ottimizza l’intera pipeline video.
Il risultato è una riduzione della banda fino al 40% e un incremento dell’efficienza di encoding fino al 20%, mantenendo la qualità percepita.
L’approccio introduce maggiore integrazione tra analisi del segnale e compressione, con benefici in termini di costi, scalabilità ed efficienza energetica nei workflow OTT, live e cloud.
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INFO: https://smallpixels.ai
