Beamr anuncia que avanza en un nuevo frente y revela su capacidad para impulsar el Aprendizaje Automático para vídeo. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial para vídeo han demostrado inmensos logros y tienen un potencial aún más tremendo. Este campo candente se está expandiendo rápidamente como parte del mercado de la visión por ordenador que ya se estima en más de 20.000 millones de dólares y que se espera que crezca exponencialmente en los próximos años.

Pero uno de los mayores puntos débiles que frenan el progreso es la gestión de archivos y bibliotecas extremadamente grandes. Ello se debe a que los archivos de vídeo son relativamente grandes y, para entrenar redes informáticas que reconozcan objetos en movimiento, se necesitan montones y montones de ellos. Piense en cómo reconocer un coche o un ser humano.

Para nosotros es una tarea fácil, pero no para un ordenador, ni en una sola imagen ni, desde luego, en un vídeo. Cada movimiento cambia el aspecto del objeto, su forma, tamaño y ángulo. Por eso las redes informáticas deben escanear y analizar innumerables vídeos para aprender a reconocer si en ellos hay un humano, un coche, un gato o cualquier otra cosa.

Los profesionales del aprendizaje automático tienen que lidiar, por no decir que están atascados, con grandes grupos de archivos de vídeo que son extremadamente difíciles de gestionar, almacenar y transferir. Todos estos detalles técnicos se resumen en un balance muy claro para las numerosas empresas y start-ups de este campo: fuertes gastos que dificultan su crecimiento. Las pruebas se realizaron con el SDK DeepStream de NVIDIA, una herramienta para el procesamiento multisensor basado en IA y la comprensión de vídeo, audio e imágenes, que era una elección natural para Beamr como socio de NVIDIA Metropolis.