AI ਯੁੱਗ: Qvest ਤੇ NVIDIA ਵੱਲੋਂ ਮੀਡੀਆ ਲਈ ਨਵੇਂ ਰਾਹ

ਮੀਡੀਆ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਅਤੇ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਖੇਤਰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਤਰੱਕੀ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਨਿਰਮਾਤਾ, ਪ੍ਰਸਾਰਕ, ਅਤੇ ਵਿਤਰਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ, ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਤੀਬਰ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, Qvest, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਲਾਹਕਾਰ, ਅਤੇ NVIDIA, ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੋਢੀ, ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਵਿਹਾਰਕ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ, 2024 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਰਗਰਮ ਹੈ, Qvest ਦੀ ਮੀਡੀਆ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ NVIDIA ਦੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾ ਕੇ ਠੋਸ ਵਪਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵੱਕਾਰੀ NAB ਸ਼ੋਅ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਕਾਢਾਂ ਲਈ ਮੰਚ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ Qvest ਦੋ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ Applied AI ਹੱਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ ਜੋ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸਮੱਗਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਲਾਈਵ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਮੀਡੀਆ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਾਲਮੇਲ

Qvest ਅਤੇ NVIDIA ਵਿਚਕਾਰ ਗਠਜੋੜ ਸਿਰਫ਼ ਲੋਗੋ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਮੀਡੀਆ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। Qvest ਪ੍ਰਸਾਰਕਾਂ, ਸਟੂਡੀਓਜ਼, ਸਪੋਰਟਸ ਲੀਗਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੀਡੀਆ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਵੰਡ, ਅਤੇ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਤੱਕ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। NVIDIA, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ GPUs, ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕਿੱਟਾਂ (SDKs), ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ AI ਦਾ ਇੰਜਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਸਹਿਯੋਗ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਅਮੂਰਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਠੋਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਦੁਖਦਾਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੀਡੀਆ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਰਹੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਕੱਚੀ ਫੁਟੇਜ, ਵਿਆਪਕ ਪੁਰਾਲੇਖ, ਵਿਭਿੰਨ ਆਡੀਓ ਟਰੈਕ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ। ਚੁਣੌਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਖੋਜਣ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਮੁੜ-ਉਦੇਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਮੌਕੇ, ਅਤੇ ਉੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। Qvest-NVIDIA ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ AI ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਮਾਲੀਆ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਪਰੂਫ-ਆਫ-ਕੰਸੈਪਟਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਤਿਆਰ AI ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਾਪਸੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

NAB ਸ਼ੋਅ ‘ਤੇ ਉੱਨਤ AI ਟੂਲਸ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼

NAB ਸ਼ੋਅ, ਮੀਡੀਆ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਕੇਂਦਰ, Qvest ਨੂੰ NVIDIA ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਪਿਛੋਕੜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤਕ ਨਿਰਮਾਣ ਨਹੀਂ ਹਨ ਬਲਕਿ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ ਹਨ।

ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ: The Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਲਾਈਵ ਖੇਡ ਸਮਾਗਮ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਪਰ ਰਹੀ ਖ਼ਬਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕੈਮਰਾ ਫੀਡ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਟ੍ਰੀਮ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਉਤਪਾਦਨ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੈਮਰਾ ਐਂਗਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor ਇਸਦਾ ਸਿੱਧਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਹੱਲ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਸਵੈਚਾਲਤ ਘਟਨਾ ਖੋਜ: ਸਿਸਟਮ ਲਾਈਵ ਫੀਡਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਵੈਚਾਲਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਾਨ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ। ਇੱਕ ਫੁੱਟਬਾਲ ਮੈਚ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਗੋਲ, ਫਾਊਲ, ਮੁੱਖ ਬਚਾਅ, ਜਾਂ ਖਾਸ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਊਜ਼ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਧੇ ਹੋਏ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਪਲਾਂ, ਖਾਸ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ, ਜਾਂ ਮੁੱਖ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਦਿੱਖ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੰਖੇਪ: ਸਧਾਰਨ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਟੂਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੀਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰ ਰਹੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਤਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸਕ੍ਰਬ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਰਬੋਤਮ-ਸ਼ਾਟ ਪਛਾਣ: ਲਾਈਵ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਲ ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਕਰਸ਼ਕ ਕੈਮਰਾ ਐਂਗਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਹੱਲ ਸਾਰੇ ਉਪਲਬਧ ਫੀਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਟ ਕੰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ, ਕੈਮਰਾ ਸਥਿਰਤਾ, ਵਿਸ਼ਾ ਫੋਕਸ, ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਰਵੋਤਮ ਸ਼ਾਟ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸੰਰਚਿਤ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ: ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸਿਸਟਮ ਗੈਰ-ਸੰਰਚਿਤ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ, ਖੋਜਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਘਟਨਾਵਾਂ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਕੈਮਰਾ ਐਂਗਲ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਰਚਿਤ ਡੇਟਾ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਤੇਜ਼ ਹਾਈਲਾਈਟ ਪੈਕੇਜ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਮੱਗਰੀ ਡਿਲੀਵਰੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਦਿਖਾਉਣਾ), ਅਤੇ ਪੁਰਾਲੇਖ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹੈ।

ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੂੰਘੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਸਾਰਕ ਆਪਣੇ ਲਾਈਵ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਲੌਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਪੋਰਟਸ ਲੀਗ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਲਈ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਦੇਖਣ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਲਾਈਵ ਇਵੈਂਟਸ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਮੀਡੀਆ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮੁੱਲ ਕੱਢ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਾਧੇ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਸੂਝ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ: The No-Code Media-Centric AI Agent Builder

ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੀਡੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਾਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਮੰਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਸਟਮ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। Qvest ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ No-Code Media-Centric AI Agent Builder ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਟੂਲ ਮੀਡੀਆ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ AI ਦੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੋਡਿੰਗ ਮੁਹਾਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੀਡੀਆ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਸਰਲ ਇੰਟਰਫੇਸ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਬਿਲਡਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਮੀਡੀਆ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖਾਸ ਸੂਝਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਬਹੁਮੁਖੀ ਮੀਡੀਆ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਆਮ ਗੈਰ-ਸੰਰਚਿਤ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
  • ਵੀਡੀਓ: ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀਕਰਨ ਕਰਨਾ।
  • ਆਡੀਓ: ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀਕਰਨ ਕਰਨਾ, ਬੋਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਸੰਗੀਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
  • ਚਿੱਤਰ: ਵਸਤੂਆਂ, ਚਿਹਰਿਆਂ, ਟੈਕਸਟ (OCR) ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਸੁਹਜ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
  • ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ, ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਧਾਰਾਵਾਂ ਜਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
• ਸਵੈਚਾਲਤ ਸੂਝ ਉਤਪਤੀ: ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ (ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ NVIDIA ਦੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਸਮੇਤ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ NVIDIA NIM microservices ਵਰਗੇ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ, ਬਿਲਡਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂ ਆਡੀਟੋਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੀਵਰਡਸ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਲੰਬੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਵਿੱਚ ਪਾਲਣਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਟਰੈਕਾਂ ਤੋਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ: ਸਭ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਲਾਭ ਸਮੱਗਰੀ ਲੌਗਿੰਗ, ਪਾਲਣਾ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੈਨੂਅਲ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਕਮੀ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਭਿੰਨ ਮੀਡੀਆ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ, ਸੰਗਠਨ ਕੱਢੀ ਗਈ ਸੂਝ ਦਾ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਭੰਡਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਈਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੱਗਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਤੇਜ਼ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਸੂਝ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ ਮੀਡੀਆ ਸੰਪਤੀਆਂ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸ਼ਡਿਊਲ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸੰਬੰਧੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਨੋ-ਕੋਡ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ - ਪੁਰਾਲੇਖਪਾਲਾਂ, ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੀਮਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰਾਂ - ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਮਰਪਿਤ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਰਣਨੀਤਕ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦ

ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ Qvest ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੁਆਰਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। Christophe Ponsart, Qvest ਦੇ ਅਪਲਾਈਡ AI ਸਹਿ-ਲੀਡ, ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸੁਭਾਅ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ‘NVIDIA ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਸਹਿਯੋਗ ਸਾਨੂੰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮੀਡੀਆ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ AI ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।’ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ‘ਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗੂਕਰਨ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਪਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਠੋਸ ਵਿੱਤੀ ਲਾਭਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਉੱਦਮ ਨਿਵੇਸ਼ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ।

Qvest ਅਤੇ NVIDIA ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ‘ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਤਿਆਰ’ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਮੌਜੂਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੀਡੀਆ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਧੁਨਿਕ ਮੀਡੀਆ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਮੰਗਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਪੁਰਾਲੇਖ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ, ਗੈਰ-ਸੰਰਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਸੰਰਚਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਤੱਕ ਅੰਤਿਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪੂਰੀ ਮੀਡੀਆ ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ। ਜ਼ੋਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ, ਸੰਚਾਲਨ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਪਤੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਹੈ।

NVIDIA ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, Richard Kerris, VP of Media and Entertainment ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। Kerris ਨੇ ਕਿਹਾ, ‘ਮੀਡੀਆ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ AI ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।’ AI ਦਾ ਸਫਲ ਏਕੀਕਰਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਸਥਾਪਿਤ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਚਾਲਨ ਪੈਰਾਡਾਈਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Kerris ਨੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ NVIDIA NIM microservices - ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ NVIDIA Holoscan for Media, ਲਾਈਵ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਲਈ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅੰਤਰੀਵ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ Qvest ਵਰਗੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਆਧੁਨਿਕ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ AI ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਣ ਅਤੇ ‘ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ’ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਨਿਰੰਤਰ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੰਦਰਭ

NAB ਸ਼ੋਅ ਬੂਥ W2055 ‘ਤੇ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ Qvest ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ NVIDIA ਅਤੇ AWS ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ Fireside Chat ਵਿੱਚ ਵੀ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ, AI ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦੇ ਥੀਮ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ - ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ‘ਤੇ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਆਪੀ ਫੋਕਸ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ।

NAB ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, Qvest ਅਤੇ NVIDIA ਮਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੈਬੀਨਾਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ ਜੋ ਮਾਲੀਆ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਦਿਅਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ AI ਐਕਸਲੇਟਰ Qvest ਦੇ ਮੀਡੀਆ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੈਠਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Applied AI ਸਲਾਹ, Over-The-Top (OTT) ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਾਸ, Digital Media Supply Chain ਅਨੁਕੂਲਨ, Broadcast Transformation ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ Systems Integration ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਹੱਲ ਮੀਡੀਆ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ AI-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮੀਡੀਆ ਸੰਚਾਲਨ ਵੱਲ ਯਾਤਰਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਰਣਨੀਤਕ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ, Qvest ਅਤੇ NVIDIA ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ, ਸੂਝਵਾਨ, ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਮੀਡੀਆ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।