Obwohl fast 80 % der weltweiten Daten im Videoformat vorliegen, war die Suche und das Verständnis von Videodaten in der Vergangenheit eine anspruchsvolle, manuelle und zeitaufwendige Aufgabe. Das Team von Twelve Labs hat sich zum Ziel gesetzt, dies zu ändern. Dazu entwickeln sie multimodale Foundation-Modelle mit Fokus auf Video und bauen eine leistungsstarke Plattform um diese fortschrittlichen Modelle herum auf, damit Unternehmen einen Mehrwert aus ihren riesigen Videoarchiven ziehen können. Dabei hat das Team von Twelve Labs mit MosaicML und Databricks zusammengearbeitet, um seine branchenführenden Modelle zu entwickeln und die Databricks Data Intelligence Platform um Video-Intelligenz zu erweitern.
Heute freuen wir uns, bekannt zu geben, dass Databricks Ventures in Twelve Labs investiert hat. Diese Investition vertieft unsere langjährige Partnerschaft mit Twelve Labs und ebnet den Weg für weitere Integrationspunkte zwischen Databricks und Twelve Labs, um den Kontext von Videodaten für noch mehr Kunden nutzbar zu machen.
Twelve Labs ist führend bei der Lösung einer der komplexesten Herausforderungen der heutigen AI: dem Video-Reasoning. Durch die Kombination von tiefgehender Forschung und praktischem Kundenfeedback hat Twelve Labs eine Reihe proprietärer Modelle entwickelt. Diese generieren leistungsstarke Video-Embeddings, die die komplexen Beziehungen zwischen visuellem Ausdruck, Körpersprache, gesprochenem Wort und dem Gesamtkontext in Videos erfassen. Mit Twelve Labs können Unternehmen nun mühelos umfangreiche Videobibliotheken durchsuchen und monetarisieren, Erkenntnisse gewinnen und Inhalte skalierbar wiederverwenden.
Der einzigartige, forschungsorientierte Video-First-Ansatz von Twelve Labs hat es dem Unternehmen ermöglicht, eine beeindruckende Anzahl von Unternehmenskunden in einer Vielzahl von videointensiven Branchen zu gewinnen, darunter Sport, Medien und Unterhaltung, Werbung und mehr. Unsere Kunden in diese Branchen haben Databricks zunehmend gebeten, die Analysefunktionen der Databricks Data Intelligence Platform auf Videodaten auszuweiten. Daher war es ein logischer Schritt, enger mit Twelve Labs, dem Marktführer im Bereich des Videoverständnisses, zusammenzuarbeiten.
Kürzlich haben wir eine Integration zwischen Twelve Labs und Databricks angekündigt, die die Entwicklungszeit und den Ressourcenbedarf für fortschrittliche Videoanwendungen reduziert. Durch die Nutzung multimodaler Embeddings und effizienter AI Search-Funktionen von Databricks AI Search ermöglicht unsere Integration Entwicklern den Aufbau hochentwickelter Videosuch-, Empfehlungs- und Analysesysteme.
Für die Zukunft planen wir eine engere technologische Integration mit Twelve Labs, beispielsweise durch den nativen Zugriff auf die Videomodelle von Twelve Labs innerhalb der Databricks Model Serving-Lösung. Dies würde es unseren gemeinsamen Kunden ermöglichen, fortschrittliche Anwendungsfälle für das Videoverständnis wesentlich nahtloser umzusetzen – von der Suche in riesigen Mengen an Videoinhalten mithilfe natürlicher Sprache bis hin zur Indexierung und Analyse von Videoclips und -szenen auf der Basis von Text oder Bildern. So lässt sich das Videoverständnis einfacher in bestehende Databricks-Datenpipelines und Machine-Learning-Workflows integrieren. Da Videoinhalte in allen Branchen – von Medien und Unterhaltung bis hin zu E-Commerce und Sicherheit – immer weiter zunehmen, wird die Fähigkeit, Videodaten effizient zu analysieren und einen Mehrwert daraus zu ziehen, immer entscheidender.
Wir freuen uns sehr darauf, noch enger mit dem Team von Twelve Labs zusammenzuarbeiten. Bleiben Sie gespannt auf Neuigkeiten zu unserer zukünftigen Zusammenarbeit.
(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag
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