Mazingira ya vyombo vya habari, burudani, na michezo yanapitia mabadiliko makubwa, yakisukumwa na maendeleo yasiyokoma ya akili bandia (AI). Watayarishaji wa maudhui, watangazaji, na wasambazaji wanakabiliana na kiasi kikubwa kisicho na kifani cha rasilimali za kidijitali, wakikabiliwa na shinikizo kubwa la kurahisisha utendaji, kuvutia hadhira kwa njia mpya, na kufungua thamani iliyofichwa ndani ya kumbukumbu zao. Kwa kutambua wakati huu muhimu, ushirikiano kati ya Qvest, kampuni mashuhuri ya ushauri wa teknolojia, na NVIDIA, waanzilishi katika kompyuta iliyoharakishwa, unaimarika, ukilenga kuipatia sekta hiyo zana zenye nguvu na za vitendo za AI. Ushirikiano huu, unaoendelea tangu mapema 2024, unaunganisha utaalamu wa kina wa Qvest katika mifumo ya kazi ya vyombo vya habari na majukwaa ya kisasa ya AI ya NVIDIA, ukiahidi suluhisho zinazovuka upekee wa kiteknolojia tu ili kutoa matokeo dhahiri ya kibiashara. Maonyesho maarufu ya NAB Show yanatumika kama jukwaa la ubunifu wao wa hivi karibuni, ambapo Qvest imepangwa kufichua suluhisho mbili za msingi za Applied AI zilizoundwa kuwezesha mashirika kutumia kikamilifu uwezo wa maktaba zao za maudhui ya kidijitali na mitiririko ya moja kwa moja.
Ushirikiano Unaosukuma Mabadiliko ya Vyombo vya Habari
Muungano kati ya Qvest na NVIDIA si tu kuhusu kuunganisha nembo; unawakilisha muunganiko wa kimkakati wa uwezo muhimu kwa ajili ya kuabiri ugumu wa utekelezaji wa AI katika mazingira yanayolenga vyombo vya habari. Qvest inaleta uzoefu wa miongo kadhaa wa kuelewa mifumo tata ya kazi, changamoto za kipekee, na mahitaji maalum ya watangazaji, studio, ligi za michezo, na vyombo vingine vya habari. Wanaelewa safari kutoka uundaji wa maudhui kupitia uchakataji, usimamizi, usambazaji, na uchumaji wa mapato. NVIDIA, kwa upande mwingine, inatoa teknolojia ya msingi – GPUs zenye nguvu, vifaa vya kisasa vya uendelezaji wa programu (SDKs), na miundo iliyofunzwa awali ambayo huunda injini ya AI ya kisasa.
Ushirikiano huu unalenga kutafsiri uwezo dhahania wa akili bandia kuwa matumizi halisi yanayoshughulikia maeneo maalum yenye changamoto katika sekta hiyo. Makampuni ya vyombo vya habari mara nyingi yanazama katika data – masaa ya picha ghafi, kumbukumbu kubwa, nyimbo mbalimbali za sauti, na metadata tata. Changamoto haipo tu katika kuhifadhi maudhui haya, bali katika kuyatafuta kwa ufanisi, kuyachambua, kuyatumia tena, na kuyachuma mapato. Mbinu za jadi mara nyingi huhusisha kazi kubwa ya mikono, na kusababisha vikwazo, fursa zilizokosekana, na gharama kubwa za uendeshaji. Mpango wa Qvest-NVIDIA unalenga moja kwa moja mapungufu haya, ukilenga kuharakisha upokeaji wa AI kwa kutoa suluhisho zinazoboresha ufanisi wa kiutendaji, kufungua milango kwa mikondo mipya ya mapato, na muhimu zaidi, kukuza ubunifu zaidi kwa kuwaachilia vipaji vya binadamu kutoka kwa kazi za kujirudiarudia. Lengo ni kuvuka miradi ya majaribio na uthibitisho wa dhana hadi kwenye upelekaji wa AI unaoweza kupanuka, tayari kwa biashara ambao unatoa faida inayoweza kupimika kutokana na uwekezaji.
Kufichua Zana za Juu za AI kwenye NAB Show
NAB Show, kitovu cha kimataifa kwa wataalamu wa vyombo vya habari, burudani, na teknolojia, inatoa mazingira bora kwa Qvest kuanzisha matoleo yake ya hivi karibuni yanayotumia AI, yaliyoundwa kwa kutumia mkusanyiko wa teknolojia imara wa NVIDIA. Hizi si dhana za kinadharia bali ni zana za vitendo zilizoundwa kwa ajili ya athari ya haraka.
Akili ya Wakati Halisi: Kichimbuzi cha Matukio ya Video ya Kamera Nyingi Moja kwa Moja (Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor)
Fikiria kuangazia tukio kubwa la michezo la moja kwa moja au habari inayotokea kwa kasi na milisho mingi ya kamera ikitiririka kwa wakati mmoja. Kiasi kikubwa cha video inayoingia kinatoa changamoto kubwa kwa timu za uzalishaji zinazolenga kunasa kila wakati muhimu, kutambua pembe bora za kamera, na kutoa muhtasari au vivutio haraka. Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor inakabiliana na hili moja kwa moja.
Suluhisho hili la kisasa hufanya kazi kwa wakati halisi, likichambua mitiririko mingi ya video inayoingia kwa wakati mmoja. Uwezo wake mkuu ni pamoja na:
- Utambuzi wa Matukio Kiotomatiki: Mfumo huu unatumia kanuni za hali ya juu za kompyuta za kuona, ambazo zinaweza kuwa zimefunzwa kwenye seti kubwa za data za matukio kama hayo, ili kutambua kiotomatiki matukio muhimu ndani ya milisho ya moja kwa moja. Katika mechi ya soka, hii inaweza kumaanisha kutambua magoli, faulo, uokoaji muhimu, au matendo maalum ya wachezaji. Katika mkutano wa habari, inaweza kutambua nyakati za hisia kali, ishara maalum, au kuonekana kwa watu muhimu.
- Ufupishaji Wenye Akili: Zaidi ya utambuzi rahisi, zana hii inaweza kutoa muhtasari mfupi wa matukio yanayotokea kwenye milisho mbalimbali. Hii inaruhusu wazalishaji kuelewa haraka mtiririko wa hadithi na kufanya maamuzi yenye ufahamu bila kupitia kwa mikono masaa ya picha kutoka pembe tofauti.
- Utambuzi wa Picha Bora: Kazi muhimu kwa uzalishaji wa moja kwa moja ni kuchagua pembe ya kamera yenye kuvutia zaidi wakati wowote. Suluhisho hili la AI linachambua mambo kama vile mpangilio wa picha, utulivu wa kamera, umakini kwa mhusika, na uhusiano na kitendo kwenye milisho yote inayopatikana ili kupendekeza au hata kubadili kiotomatiki kwenda kwenye picha bora zaidi, ikisaidia sana mkurugenzi na kuboresha uzoefu wa mtazamaji.
- Uchimbaji wa Data Iliyopangwa: Labda kwa nguvu zaidi, mfumo huu hubadilisha data ya video isiyo na muundo kuwa taarifa iliyopangwa, inayoweza kutafutwa. Matukio, mihuri ya muda, pembe za kamera, na uwezekano hata watu au vitu vinavyotambulika huandikishwa kama metadata. Data hii iliyopangwa ni ya thamani kubwa kwa uchambuzi baada ya tukio, uundaji wa haraka wa vifurushi vya vivutio, utoaji wa maudhui yaliyobinafsishwa (k.m., kuonyesha vivutio vya mchezaji maalum), na kuboresha upatikanaji wa kumbukumbu.
Maana yake ni kubwa. Watangazaji wanaweza kurahisisha mifumo yao ya kazi ya uzalishaji wa moja kwa moja, wakipunguza hitaji la wafanyakazi wengi wanaoandikisha matukio kwa mikono. Ligi za michezo zinaweza kutoa vivutio vya karibu papo hapo kwa ajili ya ushirikishwaji kwenye mitandao ya kijamii au kuwapa mashabiki uzoefu wa utazamaji uliobinafsishwa. Makampuni ya vyombo vya habari yanayoangazia matukio ya moja kwa moja yanaweza kusimamia rasilimali zao kwa ufanisi zaidi na kuchimba thamani kubwa zaidi kutoka kwa maudhui yao, wakati wa tukio na baada yake. Hii inavuka ujiendeshaji rahisi kuelekea uongezaji wenye akili wa mchakato wa uzalishaji.
Kufanya Ufahamu Upatikane kwa Wote: Mjenzi wa Wakala wa AI Anayelenga Vyombo vya Habari Bila Msimbo (No-Code Media-Centric AI Agent Builder)
Ingawa uwezo wa AI katika uchambuzi wa vyombo vya habari ni mkubwa, upokeaji wake mara nyingi umekuwa ukizuiliwa na hitaji la ujuzi maalum wa kiufundi. Wanasayansi wa data na wahandisi wa AI wanahitajika sana, na kuendeleza miundo maalum ya AI kunaweza kuchukua muda mwingi na kuwa ghali. Qvest inashughulikia kikwazo hiki na No-Code Media-Centric AI Agent Builder.
Zana hii inawakilisha hatua kubwa kuelekea kufanya AI ipatikane kwa wote kwa wataalamu wa vyombo vya habari. Kama jina linavyopendekeza, inaruhusu watumiaji wasio na utaalamu wa kuandika msimbo kujenga na kupeleka mawakala wa AI wenye uwezo wa kuchimba ufahamu wenye maana kutoka kwa miundo mbalimbali ya vyombo vya habari. Vipengele muhimu ni pamoja na:
- Kiolesura Kilichorahisishwa: Watumiaji huingiliana na mjenzi kupitia kiolesura cha picha kinachoeleweka, wakifafanua aina za vyombo vya habari wanavyotaka kuchambua na ufahamu maalum wanaotafuta, badala ya kuandika msimbo tata.
- Ushughulikiaji Mbalimbali wa Vyombo vya Habari: Jukwaa limeundwa kupokea na kuchambua aina mbalimbali za vyombo vya habari visivyo na muundo vinavyopatikana kwa wingi katika sekta hiyo, ikiwa ni pamoja na:
- Video: Kuchambua matukio, kutambua vitu au watu, kugundua matendo maalum, kunukuu hotuba.
- Sauti: Kunukuu hotuba, kutambua wazungumzaji, kuchambua hisia, kugundua sauti maalum au muziki.
- Picha: Kutambua vitu, nyuso, maandishi (OCR), kutathmini ubora au uzuri wa picha.
- Nyaraka Ngumu: Kuchimba taarifa muhimu, kufupisha maandishi, kutambua vifungu au vyombo ndani ya mikataba au hati.
- Uzazi wa Ufahamu Kiotomatiki: Kwa kutumia miundo iliyofunzwa awali (ikiwezekana ikiwa ni pamoja na miundo ya msingi ya NVIDIA inayopatikana kupitia violesura kama vile NVIDIA NIM microservices) na kuruhusu usanidi unaoongozwa na mtumiaji, mjenzi hufanya mchakato wa uchambuzi kuwa wa kiotomatiki. Hii inaweza kuhusisha kazi kama vile kuweka lebo kiotomatiki kwenye rasilimali na maneno muhimu yanayohusiana kulingana na maudhui ya kuona au kusikia, kutengeneza muhtasari wa video ndefu au nyaraka, kutambua masuala ya kufuata sheria katika ubunifu wa matangazo, au kuchambua hisia za hadhira kutoka kwa nyimbo za maelezo.
- Kupunguza Kazi ya Mikono: Faida ya haraka zaidi ni upungufu mkubwa wa juhudi za mikono zinazohitajika kwa kazi kama vile uandikishaji wa maudhui, ukaguzi wa kufuata sheria, na uchambuzi wa msingi. Hii inaachilia rasilimali watu zenye thamani kwa ajili ya kazi za ubunifu na kimkakati za kiwango cha juu.
- Ukusanyaji wa Taarifa Katika Sehemu Moja: Kwa kuchakata rasilimali mbalimbali za vyombo vya habari kupitia jukwaa moja, mashirika yanaweza kuunda hifadhi kuu ya ufahamu uliochimbwa, kuvunja vikwazo vya taarifa na kutoa mtazamo kamili zaidi wa mazingira yao ya maudhui.
- Muda Ulioharakishwa wa Kupata Ufahamu: Kufanya uchambuzi kuwa wa kiotomatiki kunaharakisha kwa kiasi kikubwa mchakato wa kupata akili inayoweza kutumika kutoka kwa rasilimali za vyombo vya habari. Hii inaruhusu kufanya maamuzi haraka zaidi kuhusu mkakati wa maudhui, ratiba za vipindi, kampeni za masoko, na usimamizi wa haki.
Mbinu hii isiyo na msimbo inawawezesha wataalamu wa mada – wahifadhi kumbukumbu, wanamasoko, timu za kisheria, wana mikakati wa maudhui – kutumia AI moja kwa moja kwa mahitaji yao maalum, ikikuza upokeaji mpana na uvumbuzi kote katika shirika bila utegemezi wa jumla kwa timu maalum za programu za AI.
Mambo Muhimu ya Kimkakati na Misingi ya Kiteknolojia
Uzinduzi wa suluhisho hizi unasisitiza maono ya kimkakati yaliyoelezwa na uongozi wa Qvest. Christophe Ponsart, kiongozi mwenza wa Applied AI wa Qvest, anasisitiza asili ya ushirikiano wa juhudi hizo: “Ushirikiano wetu unaoendelea na NVIDIA unatuwezesha kutoa suluhisho maalum zinazolenga vyombo vya habari ili kufungua thamani ya maudhui ya kidijitali ya makampuni. Pamoja, tunawasaidia wateja wetu kutambua matumizi ya vitendo zaidi kwa AI, na kutekeleza suluhisho zinazopata upokeaji na kuendesha faida kutokana na uwekezaji.” Hii inaangazia leng