Spin-off dell’Università di Firenze, Small Pixels unisce ricerca accademica e innovazione tecnologica per trasformare il settore audiovisivo.
Grazie all’intelligenza artificiale e a reti neurali preaddestrate, le sue soluzioni migliorano la qualità video, riducendo i costi operativi, aumentando l’efficienza della trasmissione e minimizzando l’impatto ambientale.
Le applicazioni spaziano dal broadcast live al gaming, dalla valorizzazione di archivi storici alla remote production, garantendo un’ottimizzazione dei flussi di lavoro senza necessità di modifiche ai processi esistenti.
L’utilizzo intrecciato di reti neurali avanzate permette – oltre al broadcast - di esplorare nuovi ambiti applicativi, tra cui la videoconferenza, l’elaborazione di immagini aerospaziali e la gestione di riprese da action camera e droni, e molto altro.
Di seguito, approfondiamo una delle molteplici applicazioni strategiche di questa realtà in forte crescita, l’upscaling ad uno standard video superiore.
Altri casi d’uso verranno esaminati più avanti.
SPAIQ Scaleup: upscaler video intelligente, basato su AI
Il passaggio dalla produzione e dalla trasmissione da SD a HD o da HD a 4K comporta un incremento della risoluzione, migliorando nitidezza e dettagli.
Grazie all’impiego di differenti reti neurali, l’upscaling intelligente di Small Pixels genera i pixel aggiuntivi necessari al materiale esistente in SD per la conversione in formato HD o al materiale esistente in HD per la conversione in formato 4K.
Questo avviene ottimizzando la qualità e senza introdurre gli artefatti tipici delle tecnologie di upscaling, viste fino a oggi, che si basano su “semplici” meccanismi di interpolazione.
Il tipico processo di upscaling che i software di Small Pixels rendono possibile è, invece, come abbiamo detto, basato su reti neurali preaddestrate.
Ciò significa che la rete neurale ha visionato una lunga serie di video nelle loro versioni in SD, HD e 4K e ha quindi imparato nel tempo come creare i pixel mancanti in modo intelligente ed efficace, per avere una risoluzione più alta.
È questa la principale e importante differenza fra gli upscaler di Small Pixels e quelli tradizionali.
Le reti neurali qui ingaggiate sono progettate e addestrate per generare e aggiungere nuovi pixel, migliorare la risoluzione in modo smart e non in modo meccanico standard, come avviene nella maggior parte degli upscaler tradizionali sul mercato.
In Tempo Reale e resistente alla compressione
Il software agisce in tempo reale e con bassissima latenza, il segnale ottenuto in questo processo di upscaling, risulta anche più resistente e resiliente alla successiva compressione, tipicamente applicata dall’encoder a valle del processo.
Nello schema di esempio che riportiamo si evidenzia come il segnale televisivo viene prelevato dal Playout in SD (in qualsiasi formato: SDI, 2110, SRT, RTPM, Mezzanine) e importato per il processing nel software di Small Pixels che ne aumenta la risoluzione raddoppiando o triplicando il numero dei pixel.
Da qui il segnale esce in qualità migliorata, in tempo reale, nel formato voluto e nello standard superiore per entrare nello stadio di compressione, dove subisce la codifica per la successiva trasmissione.
SCHEMA DI ESEMPIO UPSCALING
In un prossimo approfondimento vedremo come, aumentando la compressione video del 30, 40 e persino 50%, la qualità percepita non solo non peggiori, ma addirittura migliori. Questo consente di trasmettere un segnale che occupa una larghezza di banda significativamente inferiore rispetto all'originale, senza compromessi.
Sinossi
Spin-off dell’Università di Firenze, Small Pixels combina ricerca accademica e innovazione per ottimizzare i flussi audiovisivi con l’intelligenza artificiale. Le sue tecnologie di upscaling basate su reti neurali migliorano la risoluzione video senza introdurre artefatti, ottimizzando la trasmissione e riducendo i costi. Applicabile a broadcast, gaming, archivi storici e produzione remota, il software opera in tempo reale, rendendo i segnali più resistenti alla compressione.
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