par Beamr

DETROIT, MICHIGAN - 9 septembre 2025 (NEWMEDIAWIRE) - Dans la course à la construction de véhicules autonomes, l'un des plus grands obstacles est l'économie des données. L'industrie des véhicules autonomes (VA) est confrontée à un déluge massif de données d'une ampleur sans précédent qui redéfinit les budgets d'infrastructure et les calendriers de développement. Les chiffres sont stupéfiants : un seul véhicule autonome produit des téraoctets de données vidéo quotidiennement, tandis que l'entraînement d'un seul modèle de conduite autonome peut nécessiter des centaines de pétaoctets de contenu vidéo. Cette explosion de données exerce une pression immense sur les pipelines d'apprentissage automatique étendus requis pour l'entraînement des véhicules autonomes.

Beamr (NASDAQ : BMR) relève ces défis critiques pour l'industrie en pleine croissance des véhicules autonomes (VA) et des systèmes d'aide à la conduite avancés (ADAS), avec plus de 80 entreprises de VA ayant des véhicules d'essai sur la route. Beamr démontre des économies de stockage et de réseau de 20 % à 50 % par rapport aux workflows d'apprentissage automatique existants sans compromettre la précision du modèle. « Nous sommes encouragés par les progrès que nous avons réalisés jusqu'à présent avec notre offre VA. Nous pensons que cela indique que l'utilisation de la technologie Beamr est effectivement applicable à des marchés en croissance rapide, comme celui des VA, » a déclaré Sharon Carmel, fondatrice et PDG de Beamr.

Regardez la vidéo : « Notre objectif est d'être le meilleur service de compression vidéo pour l'IA » lien

Adapter une technologie éprouvée aux besoins urgents de la conduite autonome

Beamr tire parti de sa technologie Content-Adaptive Bitrate (CABR) primée aux Emmy® - soutenue par 53 brevets et approuvée par des entreprises leaders des médias et de la technologie - pour répondre au besoin urgent d'opérations efficaces sur les données vidéo dans les workflows de VA et d'apprentissage automatique (ML).

CABR optimise la compression vidéo image par image, en fonction de la pertinence perceptuelle. Initialement développée pour s'aligner sur la perception visuelle humaine, la technologie est maintenant adaptée pour soutenir la perception ML, aidant à garantir que les indices visuels critiques, tels que les marquages de voie, les panneaux de signalisation et les textures de la route, sont préservés pendant la compression.

L'équipe d'experts en vidéo et IA de Beamr s'associe à des entreprises confrontées à des défis de données vidéo à grande échelle dans le secteur des VA et au-delà. Grâce à des solutions sur mesure qui s'intègrent parfaitement aux workflows ML existants, Beamr offre une efficacité opérationnelle et une accélération, permettant aux clients d'atteindre leurs objectifs de performance et d'investissement tout en maintenant la fidélité visuelle essentielle à la sécurité de l'apprentissage automatique.

En savoir plus sur la solution adaptative au contenu de Beamr pour les VA : lire le blog de Beamr

À propos de Beamr

Beamr (Nasdaq : BMR) est un leader mondial de la compression vidéo adaptative au contenu, approuvé par les plus grandes entreprises médias, dont Netflix et Paramount. La technologie d'optimisation perceptuelle de Beamr (CABR) est soutenue par 53 brevets et a remporté un Emmy® Award pour la technologie et l'ingénierie. La technologie innovante réduit la taille des fichiers vidéo jusqu'à 50 % tout en préservant la qualité et en permettant des améliorations alimentées par l'IA.

Beamr alimente des workflows vidéo efficaces dans des marchés à forte croissance, tels que les médias et le divertissement, le contenu généré par les utilisateurs, l'apprentissage automatique et les véhicules autonomes. Ses options de déploiement flexibles incluent sur site, cloud privé ou public, avec une disponibilité pratique pour les clients d'Amazon Web Services (AWS) et d'Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Pour plus de détails, veuillez visiter www.beamr.com ou le site web des investisseurs www.investors.beamr.com

Ce contenu a été initialement contribué à et publié sur Benzinga.com. Lire les divulgations supplémentaires ici.

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