تقنية الذكاء الاصطناعي، كوالكوم والشركاء الصناعيون يدفعون تطور تكنولوجيا ترميز الفيديو بشكل مستمر

في الوقت الحاضر، أصبحت تطبيقات الفيديو المختلفة تتغلغل بشكل واسع في جميع جوانب حياة الناس، على سبيل المثال خلال عيد الربيع، أصبح مشاهدة المسلسلات التلفزيونية عبر الهاتف، وتقديم التهاني بالفيديو جزءًا من الحياة اليومية. وفي الوقت نفسه، فإن النمو السريع لمحتوى الفيديو يفرض ضغطًا كبيرًا على عرض النطاق الترددي للشبكة ومساحات التخزين، مما يجعل تقنيات ضغط الفيديو أكثر أهمية من أي وقت مضى.

VVC (ترميز الفيديو متعدد الوظائف) هو أحدث معيار لترميز الفيديو، مقارنة بالجيل السابق HEVC (الترميز الفعال للفيديو)، يستطيع VVC تقليل حجم بيانات الفيديو بنسبة تقارب 50% مع الحفاظ على نفس جودة الفيديو. حاليًا، لا تزال الصناعة تعمل على دفع تقنية ترميز الفيديو نحو مزيد من التقدم. مؤخرًا، قدمت شركة كوالكوم تكنولوجيز نائب رئيسها الفني، مارتا كارتشيفيتش، في مقال على مدونتها، أن لجنة خبراء الفيديو المشتركة (JVET) التي عقدت اجتماعها في أكتوبر من العام الماضي، ناقشت ردود الفعل على دعوة تقديم الأدلة (CfE)، لدعم تطوير تقنية ترميز الفيديو لتتجاوز قدرات معيار VVC. تعتبر CfE عملية مهمة في وضع معايير ترميز الفيديو، فهي حاسمة لتقييم مدى تحسين الأدوات والأساليب الجديدة قبل تقديم المقترحات الرسمية.

ومن الجدير بالذكر أن هذا CfE أظهر اتجاهًا مهمًا، وهو الاعتماد الواسع على أدوات نماذج الضغط المعززة (ECM). نشأت أدوات ECM من مرحلة الاستكشاف التي أطلقتها لجنة JVET في يناير 2021، حيث قدمت شركة كوالكوم حينها مقترحًا تحت اسم JVET U0100، والذي أظهر زيادة في كفاءة الضغط بنسبة 11.5% مقارنة بـ VVC في ظروف الوصول العشوائي. أصبح هذا المقترح أساسًا لجهود الاستكشاف اللاحقة، وتم اعتماد برمجياته كنموذج مرجعي لـ ECM. بعد ذلك، تعاونت كوالكوم مع شركات أخرى نشطة في تطوير ECM، وقدموا ردًا مبنيًا على ECM على أساس CfE. بالإضافة إلى ذلك، أطلقت كوالكوم نسخة محسنة من البرمجيات، مدمجة مع أحدث نماذج اختبار VVC (VTM) وأدوات ترميز ECM (JVET AN0271)، لتوفير منصة أكثر كفاءة للمجتمع البحثي والأطراف الصناعية لتقييم تقنيات الترميز المختلفة، ودفع تطوير تقنية ترميز الفيديو قدمًا.

تعد كوالكوم شركة رائدة في مجال تقنيات ترميز وفك ترميز الفيديو، ولها دور هام في تطوير تقنيات الفيديو الأساسية، فهي مساهم رئيسي ومطور لمعايير ترميز الفيديو مثل HEVC وVVC. على سبيل المثال، بدأ تطوير معيار VVC من خلال تقديم شركة كوالكوم لمقترح COM16-C.806 إلى مجموعة خبراء ترميز الفيديو في الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU-T). يتضمن هذا المقترح برمجيات ذات صلة، حيث حققت كفاءته في الترميز زيادة بنسبة 10.4% في ظروف الوصول العشوائي مقارنة بنموذج اختبار HEVC (HM). وبسبب أهميته، اعتبر خبراء VCEG هذا البرمجيات كنقطة انطلاق لنموذج الاستكشاف المشترك (JEM).

تحدثت مارتا كارتشيفيتش في مقالها عن أن JEM لعب دورًا حيويًا في تطوير معيار VVC، حيث كان منصة لاختبار الأفكار والأساليب الجديدة، ونجحت العديد من الأفكار والأساليب التي تم التحقق منها في النهاية في أن تُدمج في معيار VVC. وأكدت أن التعاون في الاستكشاف السريع ساعد على تسريع تطوير تقنيات الضغط الجديدة، وعقب اكتمال معيار VVC، أعادت كوالكوم إدخال نتائج أبحاثها وبرمجياتها إلى المنتديات المعنية بالتوحيد القياسي.

من ناحية أخرى، مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، تم تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجال ترميز الفيديو. على سبيل المثال، أدخل ECM تقنيات تعتمد على التعلم العميق، مثل التنبؤ داخل الإطار وتصفية الحلقة، من خلال دمج الشبكات العصبية، لتحقيق كفاءة ضغط أعلى. ترى مارتا كارتشيفيتش أن مع استمرار تطور تقنيات ضغط الفيديو، من المتوقع أن تقود الشبكات العصبية ثورة تقنية كبرى من خلال معالجة قيود إطار الترميز التقليدي المختلط (الذي يعتمد على التنبؤ بين الإطارات وداخل الإطار والتحويل).

أما عن المستقبل، فمع استمرار تقدم تقنيات ترميز الفيديو والذكاء الاصطناعي وتطبيقها، من المتوقع أن يستمتع الناس بتجارب أفضل في عصر الفيديو. وأشارت مارتا كارتشيفيتش إلى أن عملية تقييم الدعوات للمقترحات التي ستبدأ في يناير 2027 ستوفر فرصة لتعزيز التقدم التكنولوجي، حيث ستخضع مختلف الأفكار والحلول المبتكرة لاختبارات وتحسينات شاملة. كما ستواصل شركة كوالكوم لعب دورها في هذه العملية، من خلال تقديم الحلول التقنية والبرمجيات ذات الصلة، للمساهمة في تطوير المعايير المستقبلية.