डिज़नी+ हॉटस्टार ने डेटा-कुशल देखने का अनुभव प्रदान करने के लिए नया AI वीडियो ऑप्टिमाइज़ेशन टूल पेश किया

डिज़्नी+ हॉटस्टारओवर-द-टॉप (OTT) प्लैटफ़ॉर्म ने सोमवार को एक नया आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (AI) टूल पेश किया जो यूज़र एक्सपीरियंस को बेहतर बनाएगा। स्ट्रीमिंग दिग्गज ने दावा किया कि AI टूल वीडियो स्ट्रीमिंग को ऑप्टिमाइज़ करेगा ताकि कम डेटा की खपत हो और वीडियो की क्वालिटी में कोई बदलाव न हो। नया फ़ीचर ऑफ़लाइन देखने के लिए प्लैटफ़ॉर्म से वीडियो डाउनलोड करना भी ज़्यादा डेटा-कुशल बना देगा। ख़ास बात यह है कि कंपनी की घोषणा की पिछले महीने कंपनी ने घोषणा की थी कि वह चुनिंदा इंग्लिश प्रीमियर लीग मैचों को 4K रेजोल्यूशन में स्ट्रीम करेगी।

एक प्रेस विज्ञप्ति में, वीडियो-स्ट्रीमिंग दिग्गज ने AI-संचालित वीडियो ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक की शुरुआत की घोषणा की। यह अनिवार्य रूप से एक उन्नत एन्कोडिंग सुविधा है जो उपयोगकर्ता की आदतों और दृश्य जटिलता के आधार पर डेटा खपत को अनुकूलित कर सकती है। डिज़नी+ हॉटस्टार ने दावा किया कि यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को समान गुणवत्ता वाले दृश्यों को बनाए रखते हुए कम डेटा खर्च करने देगी।

इसमें यह भी कहा गया है कि ऑफ़लाइन देखने के लिए वीडियो डाउनलोड करते समय उपयोगकर्ता गुणवत्ता खोए बिना 25 प्रतिशत की कमी की उम्मीद कर सकते हैं। इसका उद्देश्य सीमित डेटा वाले उपयोगकर्ताओं के लिए प्लेटफ़ॉर्म पर सामग्री को अधिक सुलभ बनाना है।

एआई फीचर के बारे में विस्तार से बताते हुए डिज्नी+ हॉटस्टार ने कहा कि यह तकनीक एआई का उपयोग करके उपयोगकर्ता के उपभोग पैटर्न के साथ-साथ प्रत्येक दृश्य के आसपास के संदर्भ और जटिलता को समझती है। हालांकि यह समझना मुश्किल है कि उपयोगकर्ता पैटर्न डेटा ऑप्टिमाइजेशन से कैसे जुड़े हैं, लेकिन दृश्य के संदर्भ और जटिलता को संभवतः कंप्यूटर विज़न के साथ संसाधित किया जा रहा है ताकि डेटा उपयोग में वृद्धि किए बिना गहरे दृश्यों को उज्ज्वल किया जा सके। कंपनी ने इस बात पर प्रकाश डाला कि तकनीक वर्तमान में पेटेंट के लिए लंबित है।

डिज्नी+ हॉटस्टार के प्रौद्योगिकी प्रमुख मुकुंद आचार्य ने आगे बताया कि नई एआई-संचालित एन्कोडिंग तकनीक प्रति जीबी देखने के समय को 12.5 प्रतिशत तक बढ़ा सकती है। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता एक ही डेटा बजट पर अधिक सामग्री देख सकते हैं।

कंपनी ने यह भी बताया कि यह फीचर विभिन्न AI-आधारित मॉडलों का उपयोग करके विकसित किया गया था, हालांकि, यह स्पष्ट नहीं किया गया कि ये मूल मॉडल थे या तीसरे पक्ष के मॉडल थे।