Les tècniques de compressió de vídeo dirigides per Intel·ligència Artificial revolucionen els serveis de transmissió Durant l’última dècada, els serveis de transmissió han canviat dràsticament el consum global de mitjans. No obstant això, un repte clau encara persisteix: oferir vídeos d’alta qualitat amb una latència mínima. Per fer-ho front, han emergit tècniques de compressió de vídeo impulsades per IA com a solució transformadora que pretén reduir la latència i millorar l’experiència de l’usuari. La compressió de vídeo tradicional es basa en algoritmes fixos per codificar el vídeo per a la transmissió a la xarxa. Tot i que aquestes tècniques han avançat, sovint tenen dificultats per equilibrar la qualitat d’imatge, l’eficiència de la taxa de bits i la baixa latència, especialment en condicions de xarxa fluctuants. En canvi, les tecnologies d’IA, especialment els models d’aprenentatge profund, permeten una compressió més adaptativa aprenent patrons, predint canvis en els quadres i ajustant dinàmicament els paràmetres en temps real. Això resulta en una millor utilització de la banda passants sense comprometre la qualitat del vídeo. Un objectiu crucial de la compressió impulsada per IA és minimitzar la latència —el retard entre la transmissió i la reproducció del vídeo. Reduir la latència és fonamental per a una reproducció suave i sense bufferitzacions, cosa especialment important per a transmissões en viu, contingut interactiu i vídeos en HD. Els mètodes d’IA milloren la resposta, oferint als espectadors experiències ininterrompudes. A més, els algorismes basats en IA milloren els processos d’emmagatzematge, codificació i decodificació predint i modelant el contingut de vídeo de manera més efectiva que els codificadors tradicionals. Això condueix a taxes de compressió superiors amb bitrates més baixos, permetent que les plataformes de streaming ofereixin imatges nítides fins i tot en xarxes amb banda ampla limitada. Les principals empreses tecnològiques i institucions de recerca duen a terme avanços en aquestes tècniques entrenant xarxes neuronals amb grans conjunts de dades de vídeo.

Aquests models aprenen a identificar i prioritzar la informació visual clau, eliminant dades redundants i centrant recursos en els elements que més impacten en la percepció de qualitat. En conseqüència, la compressió basada en IA s’adapta a diferents tipus de contingut, des de sports d’acció ràpida fins a pel·lícules de cinema, mantenint una qualitat òptima en diferents condicions. A més, la compressió impulsada per IA juga un paper en l’escala de dispositius com telèfons intel·ligents, tauletes, televisors intel·ligents i ordinadors, ajustant els paràmetres de compressió segons les capacitats de l’equip i la qualitat de la xarxa, personalitzant així l’experiència de visualització. L’ús de la IA en la compressió també s’alinea amb els objectius de sostenibilitat. Una transmissió de dades més eficient redueix el consum energètic en les xarxes de distribució de contingut i en els dispositius dels usuaris, baixant l’empreinte de carboni dels serveis de streaming. Malgrat aquests avenços, encara existeixen desafiaments. Les demandes computacionals dels models d’IA requereixen hardware potent i programes optimitzats per realitzar una compressió en temps real sense retard en el processament. La recerca continua centrant-se en desenvolupar models lleugers i acceleradors de hardware que equilibren eficiència i rendiment. En resum, la compressió de vídeo basada en IA representa un avanç significatiu en la tecnologia de streaming. Optimitzant el processament i la transmissió de dades, redueix la latència, millor la qualitat del vídeo i ofereix una reproducció més suau. A mesura que aquestes tecnologies evolllonin, els espectadors gaudiran d’un streaming més fiable, d’alta definició i amb major qualitat en una àmplia varietat de dispositius i xarxes. Aquesta innovació no només beneficia els consumidors, sinó que també promou un consum mediàtic més sostenible i eficient a nivell global.