L'industrie des véhicules autonomes fait face à un déluge de données vidéo sans précédent qui remodèle les budgets d'infrastructure et les calendriers de développement. Un seul véhicule autonome produit des téraoctets de données vidéo quotidiennement, tandis que l'entraînement d'un modèle de conduite autonome peut nécessiter des centaines de pétaoctets de contenu vidéo.
Beamr (NASDAQ: BMR) répond à ces défis critiques pour l'industrie en pleine croissance des véhicules autonomes et des systèmes d'aide à la conduite avancée, qui compte plus de 80 entreprises avec des véhicules d'essai sur la route. La société démontre des économies de 20 % à 50 % sur le stockage et les réseaux par rapport aux workflows d'apprentissage machine existants, sans compromettre la précision des modèles.
La technologie s'appuie sur la technologie Content-Adaptive Bitrate (CABR) primée aux Emmy®, soutenue par 53 brevets et déjà utilisée par des entreprises médiatiques et technologiques leaders. Cette technologie optimise la compression vidéo image par image en fonction de la pertinence perceptuelle, préservant les indices visuels critiques tels que les marquages de voie, les panneaux de signalisation et les textures de la route pendant la compression.
L'équipe d'experts en vidéo et intelligence artificielle de Beamr collabore avec les entreprises confrontées à des défis de données vidéo à grande échelle dans le secteur des véhicules autonomes et au-delà. Les solutions sur mesure s'intègrent parfaitement aux workflows d'apprentissage machine existants, offrant efficacité opérationnelle et accélération tout en maintenant la fidélité visuelle essentielle à la sécurité de l'apprentissage machine.
Pour en savoir plus sur la solution adaptative de Beamr pour les véhicules autonomes, consultez le blog Beamr. La technologie de compression perceptuelle de Beamr réduit la taille des fichiers vidéo jusqu'à 50 % tout en préservant la qualité et en permettant des améliorations alimentées par l'IA, avec des options de déploiement flexibles incluant sur site, cloud privé ou public.
