Teknologi kecerdasan buatan juga berperan penting dalam video streaming. Oleh karena itu Labkom99 akan membahas tentang penerapan teknologi kecerdasan buatan AI dalam video streaming.
Konten video sudah banyak ada di interne. Dapat di akses melalui ponsel cerdas, desktop, dan TV pintar. Sejumlah besar data yang dialirkan melalui internet setiap hari menciptakan tantangan seperti masalah buffering.
Kecerdasan buatan (AI) dapat membantu mengatasi tantangan ini dengan mengompresi video. Teknologi ini juga membantu memantau media sosial untuk pelanggaran konten.
Pemahaman Tentang Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan atau artificial Intellegence (AI), pembelajaran mesin atau Machine Learning (ML) dan pembelajaran mendalam atau Deep Learning (DL) sering digunakan secara bergantian. Namun, ini adalah bidang yang berbeda.
Berikut penjelasan singkat dari ketiga konsep tersebut:
Kecerdasan Buatan – Memungkinkan mesin untuk melakukan tugas dengan sedikit atau tanpa campur tangan manusia.
Pembelajaran Mesin – Proses pembelajaran mesin. Dalam prosesnya, komputer akan memperoleh data dan belajar bagaimana berinteraksi dengan data tersebut.
Pembelajaran Mendalam – Bagian dari Pembelajaran Mesin. Model DL menerapkan jaringan saraf tiruan ke operasi kompleks seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.
Tantangan dan Solusi Video Streaming
Dengan teknologi streaming saat ini, streaming video tersedia untuk siapa saja. Ini membuat konten aliran video sulit dikendalikan. Ada juga beberapa masalah teknis, seperti file video besar. Kita dapat mengatasi tantangan ini dengan meningkatkan kompresi video menggunakan teknik kecerdasan buatan (AI).
Tantangan 1: Masalah Privasi Video Streaming
Hampir semua konten dibagikan di media sosial yang dapat menyebabkan pelanggaran privasi, seperti hak cipta. Ini terutama bermasalah ketika jenis bahan ini menyebarkan virus. Popularitas dan kemudahan produksi video telah menyebabkan peningkatan kegiatan kriminal seperti penguntitan dan pencemaran nama baik.
Platform media sosial mencoba memantau dan mengontrol apa yang diposkan pengguna untuk menghindari masalah privasi. Misalnya, Facebook sering mengandalkan fitur pelaporan dan tim pengulasnya. Tapi itu tidak cukup untuk menyaring kebanyakan video streaming yang diposting setiap hari.
Solusi: Deteksi Objek AI untuk Melindungi Privasi Pengguna
Deteksi objek dimungkinkan melalui model pembelajaran mendalam untuk pengenalan dan pemrosesan gambar AI. Model ini dapat memindai gambar dan video, mendeteksi objek dan mengklasifikasikannya berdasarkan basis pengetahuan model. Misalnya, algoritme dapat dilatih untuk mengenali orang, berbagai jenis bangunan, atau mobil.
Perusahaan seperti FB dan Google menggunakan teknologi AI untuk mengidentifikasi konten bermasalah dalam gambar dan video. Deteksi objek menghasilkan tanda tangan digital untuk menandai konten dan kemudian mencegahnya diunggah lagi.
Tantangan 2: Adaptive Bit Rate Atau Kecepatan Bit Adaptif
Adaptive Bit Rate (ABR) adalah algoritma yang menangani perubahan mendadak pada bandwidth. Algoritme menyesuaikan resolusi video dengan bandwidth saat ini tanpa menghentikan video, menghilangkan masalah buffering.
Bitrate adaptif tidak menyesuaikan resolusi berdasarkan konten streaming. Bandwidth saja tidak dapat membuat perbedaan yang diperlukan untuk menghasilkan gambar berkualitas tinggi. Agar benar-benar efektif, perlu membedakan antara pemandangan yang memerlukan resolusi lebih tinggi dan pemandangan yang dapat diabaikan dengan kurang detail.
Solusi: Peningkatan Kualitas Pembelajaran Mendalam
Deep Neural Networks (DNN) menutupi celah yang ditinggalkan oleh bitrate adaptif. Dengan melihat keseluruhan video dan kemudian menentukan kualitas apa yang dibutuhkan pada saat tertentu, DNN dapat memperhitungkan konten streaming. Ini juga memperhitungkan kekuatan komputasi perangkat streaming, seperti smartphone pengguna. Dengan demikian, DNN memastikan bahwa pengguna mendapatkan kualitas tertinggi dalam situasi apa pun.
Bagaimana AI Diterapkan Dalam Streaming Video?
1. Kompresi video
Perangkat lunak kompresi video modern memanfaatkan AI untuk mengotomatiskan kompresi video. Anda dapat menggunakan otomatisasi untuk menghemat waktu pada tugas-tugas seperti kompresi video. Teknologi ini memungkinkan pengguna untuk mengompres video dengan cepat saat diunggah ke cloud.
AI juga dapat mengoptimalkan encoding video langsung melalui pembelajaran mesin dan model prediktif. Langkah pertama membutuhkan pelatihan algoritme – memasukkan panel uji ke dalamnya. Bagian dari proses ini dilakukan secara offline.
Tujuannya adalah untuk membuat model prediktif, yang kemudian dimasukkan ke dalam sistem pengkodean. Sistem kemudian menerapkan salah satu dari tiga jenis model pengkodean dinamis prediktif untuk mengoptimalkan bitrate, resolusi, dan frame rate.
2. Klasifikasi Real Time Video Streaming
Karena kecepatan penyebaran video, konten video perlu dikategorikan secara real-time. Ini berarti mengkategorikan konten menurut parameter yang ditetapkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Aplikasi media sosial seperti TikTok memanfaatkan AI untuk mempersonalisasi konten, menyediakan konten yang paling relevan bagi pengguna. Perusahaan lain, seperti perusahaan streaming musik, menerapkan algoritme ini untuk menyarankan konten yang serupa dalam tempo dan gaya dengan apa yang sedang didengarkan pengguna.
3. Pemrosesan Bahasa Alami
Natural Language Processing (NLP) adalah bagian dari AI yang memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia. NLP digunakan untuk deskripsi audio, transkripsi real time dan subtitle. Tujuannya adalah untuk membawa komputer ke tingkat pemahaman bahasa yang sama dengan manusia.
Kesimpulan
Kita dapat memulai menerapkan AI pada video streaming, khususnya live video streaming. Mengklasifikasikan, mengenali objek dan mengenali wajah adalah tugas yang harus dikelola oleh mesin AI di masa mendatang.
Kecerdasan buatan AI dapat membantu memecahkan masalah, mulai dari melindungi privasi hingga meningkatkan kualitas pengalaman pengguna. Dengan menjamurnya streaming video, solusi AI akan segera menjadi standar yang tersebar luas.
