Deep Render получил 9 миллионов долларов за свой искусственный интеллект

Deep Render, стартап, разрабатывающий технологию сжатия видео в Интернете на базе искусственного интеллекта, сегодня объявил, что привлек 9 миллионов долларов США в рамках раунда финансирования серии А, возглавляемого IP Group и Pentech Ventures. Источник, знакомый с ситуацией, сообщил TechCrunch, что в ходе раунда стартап оценивается в 30 миллионов долларов, что является приличной цифрой для пятилетнего стартапа в свете недавней турбулентности на рынке.

Соучредитель и генеральный директор Кри Безенбрух сообщил TechCrunch, что новый капитал, который не включает новый грант в размере 2,7 миллиона долларов от Европейского совета по инновациям, будет направлен на исследования и разработки продуктов и перемещение усилий Deep Render по привлечению клиентов в США.

«Сбор средств обусловлен тем, что Deep Render достигает своих внутренних целей и вызывает переломную точку», — сказал Безенбрух по электронной почте. «Как сверхглубокая высокотехнологичная компания, мы успешно завершили исследования, разработки и производство».

Deep Render была основана Безенбрухом и Арсаланом Зафаром в 2018 году после того, как они встретились в Имперском колледже Лондона во время изучения информатики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Вдохновленные исследовательским проектом, в котором они участвовали, который включал отправку терабайт видеоданных по сети, Безенбрух и Зафар были вдохновлены исследованием технологии сжатия видео на базе искусственного интеллекта. Проект часто сталкивался с техническими препятствиями, связанными с перегрузкой сети, что побудило Безенбруха и Зафара искать альтернативный — и, если повезет, лучший — путь.

«Мы решили объединить машинное обучение, искусственный интеллект и технологию сжатия, чтобы разработать принципиально новый способ сжатия данных, позволяющий получить значительно лучшие коэффициенты сжатия изображений и видео», — сказал Безенбрух. «Мы запустили Deep Render, чтобы освободить мир от всех ограничений пропускной способности, внедрив сжатие на основе искусственного интеллекта… Сжатие на основе искусственного интеллекта не пытается «исправить» традиционное сжатие или «работать с ним», а полностью заменяет его».

Отнеситесь к этим заявлениям с недоверием. Deep Render — не единственное предприятие, применяющее ИИ для решения проблемы сжатия видео, и его ИИ не обязательно является панацеей.

Компания DeepMind от Alphabet адаптировала алгоритм искусственного интеллекта, изначально обученный играть в настольные игры, для сжатия видео на YouTube. В других странах Nvidia, Disney Research и Калифорнийский университет в Ирвине провели независимые эксперименты с методами сжатия потокового видео на основе искусственного интеллекта.

Кредиты изображений:Глубокий рендеринг

Безенбрух считает, что Deep Render отличается своим алгоритмом сжатия AI, который был обучен на наборе данных, содержащем более 10 миллионов видеопоследовательностей. Для обучения компания использовала комбинацию локального и облачного оборудования, причем первое включало более сотни графических процессоров.

Безенбрух утверждает, что алгоритм почти в пять раз «лучше», чем HVEC, кодек промышленного стандарта (он не уточнил, по какому показателю), и может работать в режиме реального времени на современных чипсетах от Qualcomm, Apple и Nvidia. (Для непосвященных: «кодек» — это программное обеспечение или, в некоторых случаях, аппаратное обеспечение, которое может кодировать и декодировать данные — обычно аудио- или видеоданные.)

«В отрасли сжатия стоит серьезная задача: найти новый путь вперед и найти новые инновации», — сказал Безенбрух. «Традиционное сжатие развивается недостаточно быстро; на протяжении десятилетий он наблюдал лишь итеративный прогресс и достиг своего пика… Deep Render перезагружает отрасль, принося пользу своим клиентам».

Независимо от того, правда это или нет, в последние годы наблюдается всплеск потокового видеотрафика: Cisco прогнозирует, что к 2022 году видео будет составлять 82% всего IP-трафика. Безенбрух утверждает, что лучшее сжатие позволяет платформам потокового видео (например, Twitch, YouTube и Netflix), чтобы повысить качество потоковой передачи без ущерба для других областей, связанных с пропускной способностью — и, следовательно, это привлекательная инвестиция.

«Если интернет-каналы сложно расширить, мы можем только уменьшить объем данных, проходящих по ним», — сказал Безенбрух.

К счастью для Deep Render, конкуренция среди стартапов невелика. Компания Tucodec, ее конкурент из Шанхая, похоже, обанкротилась; сайт больше недоступен. Что касается WaveOne, еще одного конкурента, он заработал 9 миллионов долларов за девять лет своего существования, прежде чем бесследно исчез.