Ação do BB fecha em queda após banco acionar AGU contra fake news
Investing.com -- As ações da Beamr Imaging Ltd (NASDAQ:BMR) subiram 16% após a empresa anunciar planos para lançar uma solução de compressão de vídeo de alto desempenho projetada especificamente para veículos autônomos na NVIDIA GTC Paris.
A provedora de tecnologia de otimização de vídeo revelou que sua tecnologia Content-Adaptive Bitrate (CABR) pode reduzir o tamanho dos arquivos de vídeo de condução autônoma e sintéticos em até 50%, mantendo a qualidade visual e preservando recursos críticos necessários para treinar modelos de condução autônoma. A solução aborda um desafio significativo na indústria de veículos autônomos, onde um único veículo pode produzir terabytes de dados de vídeo diariamente.
Construída com base na computação acelerada da NVIDIA, a tecnologia da Beamr visa enfrentar as crescentes demandas de armazenamento e custos de infraestrutura que as empresas de veículos autônomos enfrentam. De acordo com a empresa, o treinamento de um único modelo autônomo pode exigir dezenas a centenas de petabytes de dados, criando despesas operacionais substanciais.
"As empresas de veículos autônomos estão sob pressão crescente devido às demandas de armazenamento de vídeo e custos de infraestrutura", disse Sharon Carmel, CEO da Beamr. "Nossa tecnologia adaptativa de conteúdo, acelerada por GPUs, oferece compressão altamente eficiente mantendo a qualidade visual em diversos cenários - tanto para percepção humana quanto para visão computacional, e em vídeos do mundo real e sintéticos."
A empresa relatou que testes recentes de benchmark em filmagens brutas de condução usando modelos de detecção de objetos em tempo real demonstraram taxas de compressão equivalentes à compressão de mais alta qualidade comum na indústria, mantendo alta precisão de detecção e mostrando praticamente nenhum impacto no desempenho de aprendizado de máquina.
A tecnologia da Beamr foi projetada para funcionar tanto com filmagens de condução do mundo real quanto com vídeos sintéticos gerados por plataformas como NVIDIA Omniverse e modelos de fundação de mundo NVIDIA Cosmos, que são essenciais para treinar sistemas de condução autônoma em vários cenários.
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