توسط : در دنیای امروز، دادههای ویدیویی به یکی از منابع مهم و در حال رشد برای کسبوکارها تبدیل شدهاند. از آرشیوهای تلویزیونی گرفته تا هزاران ساعت از فیلمهای تولیدی و دوربینهای فروشگاهها، بیشتر این دادهها بدون استفاده روی سرورها باقی میمانند. این دادههای تاریک، یک منبع عظیم و دستنخورده هستند که میتوانند فرصتهای بزرگی را برای تجزیه و تحلیل و ایجاد تصمیمات بهتر برای کسبوکارها ایجاد کنند. در این مقاله به بررسی این مسئله پرداختهایم و راهکارهایی برای بهرهبرداری از این دادهها با استفاده از فناوریهای نوین ارائه میدهیم.
در دنیای امروز، دادههای ویدیویی به یکی از منابع مهم و در حال رشد برای کسبوکارها تبدیل شدهاند. از آرشیوهای تلویزیونی گرفته تا هزاران ساعت از فیلمهای تولیدی و دوربینهای فروشگاهها، بیشتر این دادهها بدون استفاده روی سرورها باقی میمانند. این دادههای تاریک، یک منبع عظیم و دستنخورده هستند که میتوانند فرصتهای بزرگی را برای تجزیه و تحلیل و ایجاد تصمیمات بهتر برای کسبوکارها ایجاد کنند. در این مقاله به بررسی این مسئله پرداختهایم و راهکارهایی برای بهرهبرداری از این دادهها با استفاده از فناوریهای نوین ارائه میدهیم.
دادههای تاریک: پتانسیل پنهان در ویدیوها
در حالی که کسبوکارها در حال تولید دادههای ویدیویی بیشتری هستند، اغلب این دادهها بیاستفاده و بدون تحلیل میمانند. این پدیده بهعنوان دادههای تاریک شناخته میشود. دادههای تاریک منابعی هستند که بهطور خودکار توسط سیستمها جمعآوری میشوند اما به ندرت در تحلیلهای مفید یا تصمیمگیریهای تجاری استفاده میشوند.
برای حل این مشکل، آزا کای (مدیرعامل) و هیراکو یاناجیتا (مدیر عملیاتی)، دو نفر از کارکنان سابق گوگل که سالها در گوگل ژاپن با هم کار کرده بودند، تصمیم گرفتند راهحل خود را ایجاد کنند. آنها شرکت اینفینیمایند را تأسیس کردند، شرکتی که زیرساختهایی برای تبدیل دادههای ویدیویی و صوتی به دادههای ساختارمند و قابل پرسوجو ارائه میدهد.
اینفینیمایند با استفاده از مدلهای پیشرفته بینایی-زبان که در سالهای اخیر پیشرفت زیادی داشتهاند، بهطور خاص برای نیازهای کسبوکارها و صنایع مختلف مانند رسانه، خردهفروشی و امنیت راهحلهایی فراهم میکند.
پیشرفتهای تکنولوژیکی و چالشهای تحلیل دادههای ویدیویی
در گذشته، راهکارهای موجود تنها قادر به شناسایی اشیاء در فریمهای مجزا بودند و نمیتوانستند روایات و علت و معلولها را در ویدیوها پیگیری کنند. این امر موجب میشد که برای مشتریانی که دههها آرشیو تلویزیونی و پتابایتها فیلم داشتند، سوالات اساسی درباره محتوای آنها بیپاسخ باقی بماند.
اما با پیشرفت در مدلهای بینایی-زبان در بازه زمانی 2021 تا 2023، این فناوریها شروع به انجام تحلیلهای پیچیدهتری در ویدیوها کردند. در کنار کاهش هزینههای GPU و پیشرفتهای سالانه حدود 15 تا 20 درصد در کارایی پردازش، امکانات مدلها برای انجام این کارها بهبود یافت.
اینفینیمایند در این مسیر موفق شده است 5.8 میلیون دلار سرمایه اولیه جذب کند و محصولاتی مانند TV Pulse را معرفی کرده است که قادر به تجزیه و تحلیل محتوای تلویزیونی بهصورت بلادرنگ است. این پلتفرم به کسبوکارها کمک میکند تا نحوه نمایش برندها، احساسات مشتریان و تأثیر روابط عمومی را در برنامههای تلویزیونی بررسی کنند.
چشمانداز آینده و بازار بینالمللی
اینفینیمایند بهدنبال گسترش به بازارهای بینالمللی است. اولین محصول آن، DeepFrame، که پلتفرمی هوش مصنوعی برای تحلیل ویدیوهای طولانی است، قرار است در مارس 2026 وارد مرحله بتا شود. این محصول قادر است 200 ساعت فیلم را پردازش کرده و بهطور دقیق صحنهها، گویندگان یا رویدادهای خاص را شناسایی کند.
راهکارهای نوین و هزینههای کمتر
یکی از ویژگیهای برجسته اینفینیمایند این است که مشتریان بدون نیاز به نوشتن کد میتوانند دادههای خود را به سیستم ارائه دهند و از آن برای دریافت تحلیلهای دقیق استفاده کنند. این سیستم بهطور ویژه به تحلیل محتوای ویدیو و صوت پرداخته و هزینهها را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. این یک تفاوت کلیدی نسبت به دیگر راهکارهای موجود است که بیشتر به دقت یا کاربردهای خاص تمرکز دارند.
اینفینیمایند با استفاده از این پیشرفتها، توانسته است بر روی بازارهای ژاپن و ایالات متحده تمرکز کند و با جذب مشتریان جدید و گسترش زیرساختها، به پیشرفتهای بیشتری دست یابد.
در نهایت، دادههای ویدیویی پتانسیل عظیمی برای کسبوکارها دارند، اما تنها در صورتی که از آنها بهطور مؤثر استفاده شود. استفاده از فناوریهای پیشرفته مانند مدلهای بینایی-زبان و سیستمهای هوش مصنوعی میتواند کمک کند تا این دادهها به یک منبع ارزشمند تبدیل شوند. اینفینیمایند نمونهای از این تحول است که با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی و تحلیلهای دقیق، دادههای ویدیویی را به ابزاری قدرتمند برای کسبوکارها تبدیل میکند.
سوالات متداول
منبع:
