ビーマー社、ニューラルネットワークの動画トレーニング高速化に関するケーススタディを公開

学習段階における軽減化動画ファイル利用の有効性を確認

2024年3月26日 ― ジャパン・トゥエンティワン株式会社（本社：愛知県豊橋市、以下：J21）は、海外パートナーであるビーマー社（Beamr Imaging, LTD.、NASDAQ：BMR、本社：イスラエル）が、同社の技術で軽減化した動画ファイルを用いて、ビデオAIプロセスへの影響なしに機械学習トレーニングの高速化を実現したケーススタディを発表したことをお知らせいたします（※1）。

日に日に重要な技術となっている動画を用いた機械学習は、動画の解像度向上や容量拡大に伴い、ストレージ・帯域幅のボトルネックや、許容可能なトレーニング速度・推論速度に到達することの難しさなど、重大なペインポイントに直面しています。

本ケーススタディでは、ビーマー社のコンテンツ適応ビットレート（CABR）技術によって軽量化された動画ファイルを使用したニューラルネットワークのトレーニング結果が、容量の大きなオリジナルファイルを使用した場合と同等であったことが示されています。今回は、武道、ダンス、縄跳び、ランニング、その他の動作の認識や区別を行えるようなトレーニングを行いました。