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Un motore di ricerca dei contenuti multimediali grazie all’AI e a Google Cloud Platform

Come categorizzare e rendere facilmente rintracciabili i contenuti video, grazie all’analisi e ai motori di ricerca basati sul tagging, grazie al machine learning e AI

La classificazione di contenuti multimediali è un ambito che si presta all’utilizzo di un motore di Artificial Intelligence e all’introduzione di tecniche di machine learning. Le capacità di calcolo possibili grazie all’utilizzo di infrastrutture in cloud rendono inoltre l’elaborazione indipendente dall’entità, e dalla tipologia, delle informazioni da gestire. Risulta, quindi, fattibile ed efficace anche la gestione di enormi cataloghi multimediali tipici del mercato del broadcasting.

Il cliente che è entrato in contatto con Lutech per questo importante progetto di classificazione dei contenuti multimediali, è uno dei più grandi provider di contenuti media e televisivi europei con una importante infrastruttura di rete satellitare e digitale.

L’azienda, inoltre, è da sempre naturalmente predisposta alla valutazione di nuove tecnologie ed è alla continua ricerca di processi ad impatto positivo sul proprio pubblico e, di conseguenza, sul proprio business.

L’esigenza primaria espressa dal broadcaster riguarda il tagging di tutto il suo catalogo multimediale al fine di estrarre un set di informazioni basate sul contenuto da mettere a disposizione di un motore di ricerca e correlazione a uso sia dei propri consumatori che degli operatori interni. Personalizzare le proposte per il cliente finale e offrirgli la migliore customer experience possibile è, ancora una volta, il cuore pulsante di questo progetto innovativo.

"Personalizzare le proposte per il cliente finale e offrirgli la migliore customer experience possibile è, ancora una volta, il cuore pulsante di questo progetto innovativo."

Se le tecnologie attuali permettono l’analisi di un testo, o di un contenuto vocale, in un modo relativamente semplice, altrettanto non si può dire per i contenuti di tipo immagine o video. In particolare, la richiesta era di poter taggare un video in base agli oggetti visualizzati, ai personaggi famosi, agli argomenti e ad altre caratteristiche incluse nei frame.

Se eseguire l’analisi sul testo o sul linguaggio è un’attività abbastanza consolidata, non si può dire altrettanto nel caso di immagini e contenuti video

La Google Cloud Platform come piattaforma per un motore di analisi video

Le API disponibili in Google Cloud rappresentano un buon set di tool da cui partire per aggiungere ulteriori strumenti da costruire sulle specifiche necessità del cliente

La soluzione individuata da Lutech ha previsto l’utilizzo come piattaforma di GCP Vertex AI, da cui partire per lo sviluppo personalizzato di un motore di analisi e classificazione dei contenuti video. In particolare, si è trattato di richiamare diversi servizi di analisi video tra cui l’object detection e lo speech-to-text basati su tecnologie fornite dalla piattaforma di Google. A questo set di tool applicativi, il team di sviluppo di Lutech ha aggiunto dei modelli ad hoc relativi a use case non previste dalla piattaforma.

Il progetto è stato espresso attraverso una applicazione web il cui motore analizza i video lanciando una sequenza di processi in parallelo, al fine di aumentare la velocità di elaborazione.

Per questo scopo, sono state coinvolte le API (Application Programming Interface) già disponibili nella piattaforma GCP Vertex AI. Tra queste Cloud Speech API, Cloud Video Intelligence API e Cloud Natural Language API, con applicazioni su casi d’uso relativi a object extraction, face recognition, e content detection, solo per nominarne alcuni.  

L’opportunità del continuo affinamento dei tool disponibili in cloud

Al rollout del progetto di Lutech, il cliente ha usufruito di un sistema applicativo con un elevato livello di accuratezza, basato su algoritmi su piattaforma cloud e quindi regolarmente affinati dal team di Google. Le performance del sistema, inoltre, sono risultate molto elevate grazie alla completa scalabilità dei componenti utilizzati e, inoltre, data la natura degli algoritmi utilizzati, si è configurata l’opportunità di un continuous learning.

In definitiva, il broadcaster oggi può godere di una velocità di processamento prima non disponibile e di un motore di ricerca dei contenuti reso disponibile alla clientela unico nel panorama degli operatori multimediali italiani.

Search content video e personalizzazione della customer experience per la retention degli utenti

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