মিডিয়া, বিনোদন এবং ক্রীড়া জগৎ এক বিশাল পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, যার চালিকাশক্তি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) নিরলস অগ্রগতি। কন্টেন্ট নির্মাতা, সম্প্রচারক এবং পরিবেশকরা ডিজিটাল সম্পদের অভূতপূর্ব পরিমাণ নিয়ে হিমশিম খাচ্ছেন, কার্যক্রম সুবিন্যস্ত করার, নতুন উপায়ে দর্শকদের আকৃষ্ট করার এবং তাদের আর্কাইভের মধ্যে লুকানো মূল্য উন্মোচন করার তীব্র চাপের সম্মুখীন হচ্ছেন। এই গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তটি উপলব্ধি করে, বিখ্যাত প্রযুক্তি পরামর্শদাতাপ্রতিষ্ঠান Qvest এবং অ্যাক্সিলারেটেড কম্পিউটিংয়ের পথিকৃৎ NVIDIA-এর মধ্যে সহযোগিতা আরও জোরদার হচ্ছে, যার লক্ষ্য শিল্পকে শক্তিশালী, বাস্তবসম্মত AI সরঞ্জাম দিয়ে সজ্জিত করা। এই অংশীদারিত্ব, যা ২০২৪ সালের শুরু থেকে সক্রিয়, Qvest-এর মিডিয়া ওয়ার্কফ্লোতে গভীর ডোমেইন দক্ষতার সাথে NVIDIA-এর অত্যাধুনিক AI প্ল্যাটফর্মগুলির সমন্বয় ঘটিয়েছে, যা নিছক প্রযুক্তিগত নতুনত্বের ঊর্ধ্বে গিয়ে বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফল প্রদানের প্রতিশ্রুতি দেয়। মর্যাদাপূর্ণ NAB Show তাদের সর্বশেষ উদ্ভাবনের মঞ্চ হিসাবে কাজ করছে, যেখানে Qvest দুটি যুগান্তকারী অ্যাপ্লাইড AI সমাধান উন্মোচন করতে প্রস্তুত, যা সংস্থাগুলিকে তাদের ডিজিটাল কন্টেন্ট লাইব্রেরি এবং লাইভ স্ট্রিমগুলির সম্পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে সক্ষম করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
মিডিয়া রূপান্তর চালনাকারী সমন্বয়
Qvest এবং NVIDIA-এর মধ্যে জোট শুধু লোগো একত্রিত করা নয়; এটি মিডিয়া-কেন্দ্রিক পরিবেশে AI বাস্তবায়নের জটিলতাগুলি নেভিগেট করার জন্য অপরিহার্য সক্ষমতার একটি কৌশলগত সংমিশ্রণকে প্রতিনিধিত্ব করে। Qvest সম্প্রচারক, স্টুডিও, স্পোর্টস লীগ এবং অন্যান্য মিডিয়া সত্তার জটিল ওয়ার্কফ্লো, অনন্য চ্যালেঞ্জ এবং নির্দিষ্ট চাহিদাগুলি বোঝার কয়েক দশকের অভিজ্ঞতা নিয়ে এসেছে। তারা কন্টেন্ট তৈরি থেকে শুরু করে প্রসেসিং, ব্যবস্থাপনা, বিতরণ এবং নগদীকরণ পর্যন্ত যাত্রাপথটি বোঝে। অন্যদিকে, NVIDIA ভিত্তিগত প্রযুক্তি সরবরাহ করে – শক্তিশালী GPUs, অত্যাধুনিক সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDKs), এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল যা আধুনিক AI-এর ইঞ্জিন গঠন করে।
এই সহযোগিতা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিমূর্ত সম্ভাবনাকে নির্দিষ্ট শিল্প সমস্যাগুলির সমাধানকারী বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অনুবাদ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। মিডিয়া সংস্থাগুলি প্রায়শই ডেটাতে ডুবে থাকে – ঘণ্টার পর ঘণ্টা র ফুটেজ, বিস্তৃত আর্কাইভ, বিভিন্ন অডিও ট্র্যাক এবং জটিল মেটাডেটা। চ্যালেঞ্জটি কেবল এই কন্টেন্ট সংরক্ষণ করা নয়, বরং এটিকে দক্ষতার সাথে অনুসন্ধান করা, বিশ্লেষণ করা, পুনরায় ব্যবহার করা এবং নগদীকরণ করা। প্রচলিত পদ্ধতিগুলিতে প্রায়শই উল্লেখযোগ্য ম্যানুয়াল শ্রম জড়িত থাকে, যা বাধা, সুযোগ হাতছাড়া হওয়া এবং উচ্চ পরিচালন ব্যয়ের দিকে পরিচালিত করে। Qvest-NVIDIA উদ্যোগ সরাসরি এই অদক্ষতাগুলিকে লক্ষ্য করে, এমন সমাধান প্রদানের মাধ্যমে AI গ্রহণকে ত্বরান্বিত করার লক্ষ্যে যা পরিচালন দক্ষতা বাড়ায়, নতুন রাজস্ব উৎসের দরজা খুলে দেয় এবং গুরুত্বপূর্ণভাবে, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ থেকে মানব প্রতিভাকে মুক্ত করে বৃহত্তর সৃজনশীলতাকে উৎসাহিত করে। লক্ষ্য হল পাইলট প্রকল্প এবং প্রুফ-অফ-কনসেপ্টের বাইরে গিয়ে পরিমাপযোগ্য, এন্টারপ্রাইজ-প্রস্তুত AI স্থাপনার দিকে অগ্রসর হওয়া যা পরিমাপযোগ্য বিনিয়োগের রিটার্ন (ROI) প্রদান করে।
NAB Show-তে উন্নত AI সরঞ্জাম উন্মোচন
NAB Show, মিডিয়া, বিনোদন এবং প্রযুক্তি পেশাদারদের জন্য একটি বিশ্ব কেন্দ্র, Qvest-এর জন্য NVIDIA-এর শক্তিশালী প্রযুক্তি স্ট্যাক ব্যবহার করে তৈরি করা তার সর্বশেষ AI-চালিত অফারগুলি প্রবর্তনের জন্য আদর্শ পটভূমি সরবরাহ করে। এগুলি তাত্ত্বিক ধারণা নয় বরং তাৎক্ষণিক প্রভাবের জন্য ডিজাইন করা ব্যবহারিক সরঞ্জাম।
রিয়েল-টাইম ইন্টেলিজেন্স: The Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor
কল্পনা করুন একটি বড় লাইভ স্পোর্টিং ইভেন্ট বা একটি দ্রুত ব্রেকিং নিউজ স্টোরি কভার করার, যেখানে একাধিক ক্যামেরা ফিড একই সাথে স্ট্রিমিং হচ্ছে। আগত ভিডিওর বিশাল পরিমাণ প্রোডাকশন টিমের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে যারা প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত ক্যাপচার করতে, সেরা ক্যামেরা অ্যাঙ্গেল সনাক্ত করতে এবং দ্রুত সারাংশ বা হাইলাইট তৈরি করতে চায়। Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor এই সমস্যার সরাসরি মোকাবিলা করে।
এই অত্যাধুনিক সমাধানটি রিয়েল-টাইমে কাজ করে, একই সাথে একাধিক আগত ভিডিও স্ট্রিম বিশ্লেষণ করে। এর মূল ক্ষমতাগুলির মধ্যে রয়েছে:
- স্বয়ংক্রিয় ইভেন্ট সনাক্তকরণ: সিস্টেমটি লাইভ ফিডগুলির মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ ঘটনাগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করতে উন্নত কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যা সম্ভবত অনুরূপ ইভেন্টগুলির বিশাল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত। একটি ফুটবল ম্যাচে, এর অর্থ হতে পারে গোল, ফাউল, গুরুত্বপূর্ণ সেভ বা নির্দিষ্ট খেলোয়াড়ের অ্যাকশন সনাক্ত করা। একটি সংবাদ সম্মেলনে, এটি উচ্চ আবেগ, নির্দিষ্ট অঙ্গভঙ্গি বা গুরুত্বপূর্ণ ব্যক্তিদের উপস্থিতির মুহূর্তগুলি সনাক্ত করতে পারে।
- বুদ্ধিমান সারাংশ তৈরি: সাধারণ সনাক্তকরণের বাইরে, টুলটি বিভিন্ন ফিড জুড়ে ঘটে যাওয়া ঘটনাগুলির সংক্ষিপ্ত সারাংশ তৈরি করতে পারে। এটি প্রযোজকদের দ্রুত গল্পের প্রবাহ বুঝতে এবং বিভিন্ন কোণ থেকে ঘণ্টার পর ঘণ্টা ফুটেজ ম্যানুয়ালি স্ক্রাব না করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে দেয়।
- সেরা-শট সনাক্তকরণ: লাইভ প্রোডাকশনের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন হল যেকোনো মুহূর্তে সবচেয়ে আকর্ষণীয় ক্যামেরা অ্যাঙ্গেল নির্বাচন করা। এই AI সমাধানটি শট কম্পোজিশন, ক্যামেরা স্থিতিশীলতা, সাবজেক্ট ফোকাস এবং সমস্ত উপলব্ধ ফিড জুড়ে অ্যাকশনের প্রাসঙ্গিকতার মতো বিষয়গুলি বিশ্লেষণ করে সর্বোত্তম শটের সুপারিশ করতে বা এমনকি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্যুইচ করতে পারে, যা পরিচালককে উল্লেখযোগ্যভাবে সহায়তা করে এবং দর্শকের অভিজ্ঞতা বাড়ায়।
- কাঠামোগত ডেটা নিষ্কাশন: সম্ভবত সবচেয়ে শক্তিশালীভাবে, সিস্টেমটি অসংগঠিত ভিডিও ডেটাকে কাঠামোগত, অনুসন্ধানযোগ্য তথ্যে রূপান্তরিত করে। ইভেন্ট, টাইমস্ট্যাম্প, ক্যামেরা অ্যাঙ্গেল এবং সম্ভাব্য স্বীকৃত ব্যক্তি বা বস্তু মেটাডেটা হিসাবে লগ করা হয়। এই কাঠামোগত ডেটা ইভেন্ট-পরবর্তী বিশ্লেষণ, দ্রুত হাইলাইট প্যাকেজ তৈরি, ব্যক্তিগতকৃত কন্টেন্ট বিতরণ (যেমন, নির্দিষ্ট খেলোয়াড়ের হাইলাইট দেখানো) এবং আর্কাইভ অ্যাক্সেসযোগ্যতা সমৃদ্ধ করার জন্য অমূল্য।
এর প্রভাব গভীর। সম্প্রচারকরা তাদের লাইভ প্রোডাকশন ওয়ার্কফ্লো সুবিন্যস্ত করতে পারে, ম্যানুয়ালি ইভেন্ট লগ করার জন্য বড় ক্রুদের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। স্পোর্টস লীগগুলি সোশ্যাল মিডিয়া এনগেজমেন্টের জন্য প্রায়-তাত্ক্ষণিক হাইলাইট তৈরি করতে পারে বা ভক্তদের কাস্টমাইজড দেখার অভিজ্ঞতা দিতে পারে। লাইভ ইভেন্ট কভার করা মিডিয়া সংস্থাগুলি তাদের সংস্থানগুলি আরও দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে পারে এবং ইভেন্টের সময় এবং পরে উভয় ক্ষেত্রেই তাদের কন্টেন্ট থেকে বৃহত্তর মূল্য আহরণ করতে পারে। এটি সাধারণ অটোমেশনের বাইরে গিয়ে প্রোডাকশন প্রক্রিয়ার বুদ্ধিমান পরিবর্ধনের দিকে অগ্রসর হয়।
অন্তর্দৃষ্টির গণতন্ত্রীকরণ: The No-Code Media-Centric AI Agent Builder
মিডিয়া বিশ্লেষণে AI-এর সম্ভাবনা অপরিসীম হলেও, বিশেষায়িত প্রযুক্তিগত দক্ষতার প্রয়োজনীয়তার কারণে এর গ্রহণ প্রায়শই বাধাগ্রস্ত হয়েছে। ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং AI ইঞ্জিনিয়ারদের চাহিদা বেশি, এবং কাস্টম AI মডেল তৈরি করা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল হতে পারে। Qvest এই বাধাটি No-Code Media-Centric AI Agent Builder দিয়ে সমাধান করে।
এই টুলটি মিডিয়া পেশাদারদের জন্য AI-কে গণতন্ত্রীকরণের দিকে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ। নাম অনুসারে, এটি কোডিং দক্ষতা ছাড়াই ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন মিডিয়া ফর্ম্যাট থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম AI এজেন্ট তৈরি এবং স্থাপন করতে দেয়। মূল দিকগুলির মধ্যে রয়েছে:
- সরলীকৃত ইন্টারফেস: ব্যবহারকারীরা একটি স্বজ্ঞাত গ্রাফিকাল ইন্টারফেসের মাধ্যমে বিল্ডারের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, জটিল কোড লেখার পরিবর্তে তারা কোন ধরণের মিডিয়া বিশ্লেষণ করতে চায় এবং কোন নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি তারা খুঁজছে তা নির্ধারণ করে।
- বহুমুখী মিডিয়া হ্যান্ডলিং: প্ল্যাটফর্মটি শিল্পে প্রচলিত বিভিন্ন ধরণের অসংগঠিত মিডিয়া গ্রহণ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে,যার মধ্যে রয়েছে:
- ভিডিও: দৃশ্য বিশ্লেষণ, বস্তু বা মানুষ সনাক্তকরণ, নির্দিষ্ট ক্রিয়া সনাক্তকরণ, বক্তৃতা প্রতিলিপি করা।
- অডিও: বক্তৃতা প্রতিলিপি করা, বক্তা সনাক্তকরণ, অনুভূতি বিশ্লেষণ, নির্দিষ্ট শব্দ বা সঙ্গীত সনাক্তকরণ।
- ছবি: বস্তু, মুখ, পাঠ্য (OCR) সনাক্তকরণ, ছবির গুণমান বা নান্দনিকতা মূল্যায়ন করা।
- জটিল নথি: মূল তথ্য নিষ্কাশন, পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ, চুক্তি বা স্ক্রিপ্টের মধ্যে ধারা বা সত্তা সনাক্তকরণ।
- স্বয়ংক্রিয় অন্তর্দৃষ্টি তৈরি: প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি (সম্ভবত NVIDIA NIM মাইক্রোসার্ভিসের মতো ইন্টারফেসের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা NVIDIA-এর ফাউন্ডেশন মডেল সহ) ব্যবহার করে এবং ব্যবহারকারী-নির্দেশিত কনফিগারেশনের অনুমতি দিয়ে, বিল্ডার বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করে। এর মধ্যে ভিজ্যুয়াল বা অডিটরি কন্টেন্টের উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ড দিয়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যাসেট ট্যাগ করা, দীর্ঘ ভিডিও বা নথির সারাংশ তৈরি করা, বিজ্ঞাপন ক্রিয়েটিভগুলিতে কমপ্লায়েন্স সমস্যা সনাক্ত করা বা ধারাভাষ্য ট্র্যাক থেকে দর্শকদের অনুভূতি বিশ্লেষণ করার মতো কাজ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
- ম্যানুয়াল শ্রম হ্রাস: সবচেয়ে তাৎক্ষণিক সুবিধা হল কন্টেন্ট লগিং, কমপ্লায়েন্স চেকিং এবং মৌলিক বিশ্লেষণের মতো কাজের জন্য প্রয়োজনীয় ম্যানুয়াল প্রচেষ্টার একটি নাটকীয় হ্রাস। এটি উচ্চ-স্তরের সৃজনশীল এবং কৌশলগত কাজের জন্য মূল্যবান মানব সম্পদকে মুক্ত করে।
- কেন্দ্রীভূত তথ্য সংগ্রহ: একটি ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে বিভিন্ন মিডিয়া অ্যাসেট প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, সংস্থাগুলি নিষ্কাশিত অন্তর্দৃষ্টিগুলির একটি কেন্দ্রীভূত ভান্ডার তৈরি করতে পারে, তথ্যের বিচ্ছিন্নতা ভেঙে দেয় এবং তাদের কন্টেন্ট ল্যান্ডস্কেপের আরও সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।
- অন্তর্দৃষ্টি লাভের সময় ত্বরান্বিত করা: বিশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয় করা মিডিয়া অ্যাসেট থেকে কার্যকরী বুদ্ধিমত্তা অর্জনের প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে গতিশীল করে। এটি কন্টেন্ট কৌশল, প্রোগ্রামিং সময়সূচী, বিপণন প্রচারাভিযান এবং অধিকার ব্যবস্থাপনা সম্পর্কিত দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণের অনুমতি দেয়।
এই নো-কোড পদ্ধতি বিষয় বিশেষজ্ঞদের – আর্কাইভিস্ট, বিপণনকারী, আইনি দল, কন্টেন্ট কৌশলবিদদের – তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য সরাসরি AI ব্যবহার করার ক্ষমতা দেয়, ডেডিকেটেড AI প্রোগ্রামিং টিমের উপর সার্বজনীন নির্ভরতা ছাড়াই সংস্থা জুড়ে ব্যাপক গ্রহণ এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে।
কৌশলগত অপরিহার্যতা এবং প্রযুক্তিগত ভিত্তি
এই সমাধানগুলির প্রবর্তন Qvest নেতৃত্বের দ্বারা বর্ণিত একটি কৌশলগত দৃষ্টিভঙ্গিকে তুলে ধরে। Qvest-এর অ্যাপ্লাইড AI কো-লিড Christophe Ponsart, প্রচেষ্টার সহযোগিতামূলক প্রকৃতির উপর জোর দেন: “NVIDIA-এর সাথে আমাদের চলমান সহযোগিতা আমাদেরকে কোম্পানিগুলির ডিজিটাল কন্টেন্টের মূল্য আনলক করার জন্য উপযুক্ত মিডিয়া-কেন্দ্রিক সমাধান সরবরাহ করতে দেয়। একসাথে, আমরা আমাদের গ্রাহকদের AI-এর জন্য সবচেয়ে বাস্তবসম্মত অ্যাপ্লিকেশনগুলি সনাক্ত করতে এবং এমন সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করতে সহায়তা করছি যা গ্রহণ লাভ করে এবং বিনিয়োগের রিটার্ন চালনা করে।” এটি কেবল প্রযুক্তির উপর নয়, বাস্তবসম্মত বাস্তবায়ন, ব্যবহারকারী গ্রহণ এবং বাস্তব আর্থিক সুবিধার উপরও ফোকাস তুলে ধরে – যেকোনো এন্টারপ্রাইজ বিনিয়োগের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ।
Qvest এবং NVIDIA এই সরঞ্জামগুলিকে ‘এন্টারপ্রাইজ-রেডি’ হিসাবে অবস্থান করছে, যার অর্থ হল এগুলি স্কেলেবিলিটি, নির্ভরযোগ্যতা এবং বিদ্যমান জটিল মিডিয়া ইকোসিস্টেমের মধ্যে একীকরণের জন্য নির্মিত। সমাধানগুলির লক্ষ্য আধুনিক মিডিয়া ল্যান্ডস্কেপের মূল চাহিদাগুলির সরাসরি মোকাবিলা করা: রিয়েল-টাইম এবং আর্কাইভ করা উভয় কন্টেন্টের বিশাল পরিমাণ দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করা, অসংগঠিত ফর্ম্যাটগুলিকে ব্যবহারযোগ্য কাঠামোগত তথ্যে রূপান্তর করা এবং শেষ পর্যন্ত প্রাথমিক উৎপাদন থেকে কন্টেন্ট সমৃদ্ধকরণ হয়ে চূড়ান্ত বিতরণ পর্যন্ত সমগ্র মিডিয়া ভ্যালু চেইন জুড়ে সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সুবিন্যস্ত করা। অটোমেশন সর্বাধিক করা, পরিচালন জটিলতা হ্রাস করা এবং ডিজিটাল অ্যাসেট থেকে মূল্যের উপলব্ধি ত্বরান্বিত করার উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
NVIDIA-এর দৃষ্টিভঙ্গি, যা মিডিয়া ও বিনোদনের ভিপি Richard Kerris শেয়ার করেছেন, এই মতকে পরিপূরক করে। Kerris বলেন, “মিডিয়া স্পেসে AI আনা কোম্পানিগুলিকে কার্যকারিতা এবং ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা নিশ্চিত করার জন্য নতুন উৎপাদন কৌশল এবং সরঞ্জাম গ্রহণ করতে বাধ্য করে।” AI-এর সফল একীকরণ কেবল একটি নতুন সফ্টওয়্যার মডিউল প্লাগ ইন করা নয়; এর জন্য প্রায়শই প্রতিষ্ঠিত ওয়ার্কফ্লোগুলি পুনর্বিবেচনা করা এবং ভিন্ন পরিচালন দৃষ্টান্ত গ্রহণ করা প্রয়োজন। Kerris বিশেষভাবে NVIDIA NIM microservices – অপ্টিমাইজড, ক্লাউড-নেটিভ AI মডেল যা বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে স্থাপনযোগ্য – এবং NVIDIA Holoscan for Media-এর ভূমিকার কথা উল্লেখ করেছেন, যা লাইভ মিডিয়া এবং সম্প্রচারের জন্য AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপনের জন্য ডিজাইন করা একটি প্ল্যাটফর্ম। এই প্রযুক্তিগুলি অন্তর্নিহিত পরিকাঠামো সরবরাহ করে যা Qvest-এর মতো অংশীদারদের আরও দ্রুত এবং কার্যকরভাবে অত্যাধুনিক, রিয়েল-টাইম AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে, শিল্পকে AI গ্রহণ ত্বরান্বিত করতে এবং ‘বাস্তব ফলাফল’ অর্জনে সহায়তা করে।
অব্যাহত সম্পৃক্ততা এবং বৃহত্তর প্রেক্ষাপট
NAB Show বুথ W2055-এ উন্মোচন Qvest-এর সম্পৃক্ততার একটি দিক মাত্র। কোম্পানিটি NVIDIA এবং AWS-এর পাশাপাশি একটি ফায়ারসাইড চ্যাটে অংশ নিচ্ছে, AI দিয়ে কন্টেন্টের মূল্য আনলক করার থিমের গভীরে প্রবেশ করছে – যা এই চ্যালেঞ্জের উপর শিল্প-ব্যাপী ফোকাসের প্রমাণ।
NAB-এর বাইরে, Qvest এবং NVIDIA মে মাসে একটি ওয়েবিনারের পরিকল্পনা করছে যা রাজস্ব এবং পরিচালন দক্ষতা সর্বাধিককারী AI ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য নিবেদিত। এই শিক্ষামূলক প্রচার কেবল সরঞ্জাম সরবরাহ করাই নয়, বরং সর্বোত্তম সম্ভাব্য ফলাফলের জন্য কৌশলগতভাবে AI বাস্তবায়নের বিষয়ে শিল্পকে গাইড করার প্রতি তাদের প্রতিশ্রুতি তুলে ধরে। এই নতুন প্রবর্তিত AI অ্যাক্সিলারেটরগুলি Qvest-এর মিডিয়া-কেন্দ্রিক পরিষেবাগুলির বৃহত্তর পোর্টফোলিওর মধ্যে বসে, যা অ্যাপ্লাইড AI পরামর্শ, ওভার-দ্য-টপ (OTT) প্ল্যাটফর্ম ডেভেলপমেন্ট, ডিজিটাল মিডিয়া সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজেশন, ব্রডকাস্ট ট্রান্সফরমেশন কৌশল এবং সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন পর্যন্ত বিস্তৃত। এই প্রেক্ষাপট দেখায় যে AI সমাধানগুলি মিডিয়া সংস্থাগুলিকে তাদের ভবিষ্যত গঠনকারী প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক রূপান্তরগুলি নেভিগেট করতে সহায়তা করার জন্য একটি ব্যাপক পদ্ধতির অংশ। সম্পূর্ণ AI-সমন্বিত মিডিয়া অপারেশনের দিকে যাত্রা জটিল, কিন্তু কৌশলগত অংশীদারিত্ব এবং লক্ষ্যযুক্ত, ব্যবহারকারী-বান্ধব সরঞ্জামগুলির বিকাশের মাধ্যমে, Qvest এবং NVIDIA-এর মতো সংস্থাগুলি আরও দক্ষ, অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ এবং আকর্ষক মিডিয়া ল্যান্ডস্কেপের পথ প্রশস্ত করছে।