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Apple ha adquirido discretamente una startup basada en Mountain View, WaveOne, que estaba desarrollando algoritmos de inteligencia artificial para comprimir video.<\/p>\n
Apple no confirm\u00f3 la venta cuando se le pidi\u00f3 un comentario. Pero el sitio web de WaveOne se cerr\u00f3 alrededor de enero y varios ex empleados, incluido uno de los cofundadores de WaveOne, ahora trabajan en los diversos grupos de aprendizaje autom\u00e1tico de Apple.<\/p>\n
El exjefe de ventas y desarrollo comercial de WaveOne, Bob Stankosh, anunci\u00f3 la venta en una publicaci\u00f3n de LinkedIn publicada hace un mes.<\/p>\n
\u201cDespu\u00e9s de casi dos a\u00f1os en WaveOne, la semana pasada finalizamos la venta de la empresa a Apple\u201d, escribi\u00f3 Stankosh. \u201cComenzamos nuestro viaje en WaveOne y nos dimos cuenta de que el aprendizaje autom\u00e1tico y la tecnolog\u00eda de video de aprendizaje profundo podr\u00edan cambiar el mundo. Apple vio este potencial y aprovech\u00f3 la oportunidad para agregarlo a su cartera de tecnolog\u00eda\u201d.<\/p>\n
WaveOne fue fundada en 2016 por Lubomir Bourdev y Oren Rippel, quienes se propusieron tomar el paradigma de d\u00e9cadas de antig\u00fcedad de los c\u00f3decs de video y convertirlos en tecnolog\u00eda de IA. Antes de unirse a la empresa, Bourdev fue miembro fundador de la divisi\u00f3n de investigaci\u00f3n de IA de Meta, y tanto \u00e9l como Rippel trabajaron en el equipo de visi\u00f3n por computadora de Meta responsable de la moderaci\u00f3n de contenido, la b\u00fasqueda visual y la clasificaci\u00f3n de feeds en Facebook.<\/p>\n
Cuando se trata de algoritmos est\u00e1ndar para comprimir y descomprimir video, la compresi\u00f3n ocurre del lado del proveedor de contenido (por ejemplo, servidores de YouTube), mientras que las m\u00e1quinas de los usuarios finales manejan la descompresi\u00f3n. Es un enfoque efectivo, pero los nuevos c\u00f3decs requieren un nuevo hardware especialmente dise\u00f1ado para acelerar la compresi\u00f3n o descompresi\u00f3n, lo que hace que las mejoras sean lentas de propagar.<\/p>\n
Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> WaveOne<\/p>\n<\/div>\n La principal innovaci\u00f3n de WaveOne fue un algoritmo de compresi\u00f3n y descompresi\u00f3n de video \u00abconsciente del contenido\u00bb que podr\u00eda ejecutarse en los aceleradores de IA integrados en muchos tel\u00e9fonos y en un n\u00famero cada vez mayor de PC. Aprovechando la detecci\u00f3n de escenas y objetos impulsada por IA, la tecnolog\u00eda de la startup podr\u00eda esencialmente \u00abcomprender\u00bb un cuadro de video, permiti\u00e9ndole, por ejemplo, priorizar rostros a expensas de otros elementos dentro de una escena para ahorrar ancho de banda.<\/p>\n WaveOne tambi\u00e9n afirm\u00f3 que su tecnolog\u00eda de compresi\u00f3n de video era resistente a interrupciones repentinas en la conectividad. Es decir, podr\u00eda hacer una \u00abmejor suposici\u00f3n\u00bb basada en los bits que ten\u00eda disponibles, de modo que cuando el ancho de banda se restringiera repentinamente, el video no se congelar\u00eda; solo mostrar\u00eda menos detalles durante la duraci\u00f3n.<\/p>\n WaveOne afirm\u00f3 que su enfoque, que era independiente del hardware, podr\u00eda reducir el tama\u00f1o de los archivos de video a la mitad, con mejores ganancias en escenas m\u00e1s complejas.<\/p>\n Los inversores vieron el potencial, aparentemente. Antes de la adquisici\u00f3n de Apple, WaveOne atrajo $9 millones de patrocinadores como Khosla Ventures, Vela Partners, Incubate Fund, Omega Venture Partners y Blue Ivy.<\/p>\n Entonces, \u00bfqu\u00e9 podr\u00eda querer Apple con un c\u00f3dec de video impulsado por IA? Bueno, la respuesta obvia es una transmisi\u00f3n m\u00e1s eficiente. Incluso las mejoras menores en la compresi\u00f3n de video podr\u00edan ahorrar costos de ancho de banda o permitir que servicios como Apple TV+ brinden resoluciones y velocidades de cuadro m\u00e1s altas seg\u00fan el tipo de contenido que se transmite.<\/p>\n YouTube ya lo est\u00e1 haciendo. El a\u00f1o pasado, DeepMind de Alphabet adapt\u00f3 un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado originalmente para jugar juegos de mesa al problema de comprimir videos de YouTube, lo que llev\u00f3 a una reducci\u00f3n del 4% en la cantidad de datos que el servicio para compartir videos necesita transmitir a los usuarios.<\/p>\n Tal vez pronto veamos innovaciones similares del equipo WaveOne, propiedad de Apple.<\/p>\n<\/p><\/div>\n