"ویڈیو کے معیار کے لیے، میں اب کم از کم 720P، ترجیحاً 1080P قبول کر سکتا ہوں۔"یہ ضرورت پانچ سال پہلے ہی کچھ لوگوں نے اٹھائی تھی۔

ٹیکنالوجی کی ترقی کے ساتھ، ہم ویڈیو مواد میں تیزی سے ترقی کے دور میں داخل ہو چکے ہیں۔سوشل میڈیا سے آن لائن تعلیم تک، لائیو شاپنگ سے لے کر ورچوئل میٹنگز تک، ویڈیو آہستہ آہستہ معلومات کی ترسیل کا مرکزی دھارے کی شکل بن رہی ہے۔

iResearch کے مطابق، 2020 کے آخر تک، آن لائن آڈیو اور ویڈیو سروسز میں مصروف چینی انٹرنیٹ صارفین کا تناسب مجموعی انٹرنیٹ صارف کی بنیاد کے 95.4 فیصد تک پہنچ گیا ہے۔دخول کی اعلی سنترپتی سطح نے صارفین کو آڈیو ویژول خدمات کے تجربے پر زیادہ توجہ دینے پر مجبور کیا ہے۔

اس تناظر میں، ہائی ڈیفینیشن ویڈیو کوالٹی کی مانگ زیادہ ضروری ہو گئی ہے۔اے آئی کے اطلاق اور ترقی کے ساتھ، ہائی ڈیفینیشن ویڈیو کوالٹی کی مانگ پوری ہو رہی ہے، اور ریئل ٹائم ہائی ڈیفینیشن کا دور بھی آنے والا ہے۔

درحقیقت، 2020 کے آس پاس، نئی ٹیکنالوجیز جیسے کہ AI، 5G کمرشلائزیشن، اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ پہلے ہی الٹرا ہائی ڈیفینیشن ویڈیو کے میدان میں مربوط اور تیار ہو چکی تھیں۔AI نے الٹرا ہائی ڈیفینیشن ویڈیو کی ترقی کو بھی تیز کیا ہے، اور الٹرا ہائی ڈیفینیشن ویڈیو اور AI ایپلی کیشنز کا انضمام تیزی سے مضبوط ہو رہا ہے۔پچھلے دو سالوں میں، الٹرا ہائی ڈیفینیشن ویڈیو ٹیکنالوجی نے غیر رابطہ معیشت کی ترقی کے لیے اہم معاونت فراہم کی ہے جس کی نمائندگی دور دراز کی صحت کی دیکھ بھال، دور دراز کی تعلیم، اور سیکیورٹی کی نگرانی کرتی ہے۔آج تک، الٹرا ہائی ڈیفینیشن ویڈیو کی AI کی بااختیاریت درج ذیل پہلوؤں سے ظاہر ہوتی ہے:

ذہین کمپریشن.AI کم اہم حصوں کو کمپریس کرتے ہوئے گہری سیکھنے کے الگورتھم کے ذریعے ویڈیوز میں اہم معلومات کی شناخت اور اسے برقرار رکھ سکتا ہے۔یہ ویڈیو کے معیار کو برقرار رکھتے ہوئے فائل کے سائز کو مؤثر طریقے سے کم کر سکتا ہے، اور زیادہ موثر ٹرانسمیشن کو چالو کرتا ہے۔

آپٹمائزڈ ٹرانسمیشن کے راستے.AI پیشن گوئی اور تجزیہ کے ذریعے، ٹرانسمیشن کے بہترین راستے کو ذہانت سے منتخب کیا جا سکتا ہے، جس سے لیٹنسی اور پیکٹ کے نقصان کو کم کیا جا سکتا ہے تاکہ ریئل ٹائم ہائی ڈیفینیشن ویڈیو کی ہموار ترسیل کو یقینی بنایا جا سکے۔

سپر ریزولوشن ٹیکنالوجی۔AI سیکھی ہوئی ہائی ڈیفینیشن امیجز کی بنیاد پر کم ریزولیوشن امیجز کو دوبارہ تشکیل دے سکتا ہے، ریزولوشن میں نمایاں بہتری حاصل کر کے اور ویڈیو کے معیار کو بڑھا سکتا ہے۔

شور کی کمی اور اضافہ۔AI خود بخود ویڈیوز میں شور کی شناخت کر سکتا ہے اور اسے ختم کر سکتا ہے، یا تاریک علاقوں میں تفصیلات کو بڑھا سکتا ہے، جس کے نتیجے میں ویڈیو کا معیار صاف اور زیادہ واضح ہوتا ہے۔

ذہین انکوڈنگ اور ضابطہ کشائی۔AI سے چلنے والی ذہین انکوڈنگ اور ضابطہ کشائی کی تکنیک نیٹ ورک کے حالات اور ڈیوائس کی صلاحیتوں کی بنیاد پر ویڈیو کے معیار کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتی ہے، مختلف منظرناموں میں دیکھنے کے بہترین تجربے کو یقینی بناتی ہے۔

ذاتی تجربہ۔AI ذہانت سے صارف کی عادات اور ترجیحات کی بنیاد پر ویڈیو کے معیار، ریزولوشن اور ڈیٹا کی کھپت کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے، جو مختلف صارفین کے لیے ذاتی نوعیت کے ہائی ڈیفینیشن تجربات فراہم کر سکتا ہے۔

ورچوئل رئیلٹی اور اگمینٹڈ رئیلٹی ایپلی کیشنز۔AI کی تصویر کی شناخت اور رینڈرنگ کی صلاحیتوں کے ساتھ، ریئل ٹائم ہائی ڈیفینیشن ویڈیو بغیر کسی رکاوٹ کے ورچوئل رئیلٹی (VR) اور Augmented reality (AR) کے ساتھ مربوط ہو سکتی ہے، جو صارفین کو عمیق تجربات فراہم کرتی ہے۔

ریئل ٹائم انٹریکشن کے دور میں، دو بنیادی تقاضے ہیں: ٹرانسمیشن اور ویڈیو کوالٹی، اور یہ صنعت میں AI کو بااختیار بنانے کا مرکز بھی ہیں۔AI کی مدد سے، فیشن شو لائیو سٹریمنگ، ای کامرس لائیو سٹریمنگ، اور اسپورٹس لائیو سٹریمنگ جیسے ریئل ٹائم انٹرایکٹو منظرنامے انتہائی ہائی ڈیفینیشن کے دور میں داخل ہو رہے ہیں۔