Yapay Zeka, GPU'lar ve Sunucularla Spor Reklamcılığında Tekellerle Nasıl Mücadele Ediyor?

Anında dağıtımlı GPU sunucuları veya profesyonel düzeyde NVIDIA Tesla H100 / H100 80Gb veya RTX A5000 / A4000 kartlarıyla özel yapılandırmaya sahip bir sunucu kiralayın. Oyun RTX4090 kartlarına sahip GPU sunucuları da mevcuttur.

Günümüzde spor etkinlikleri, ekranlardaki reklamlardan stadyum reklam panolarındaki statik şirket logolarına kadar reklamlarla doludur. Yayın dalgaları, farklı markalara ve reklamcılık yasalarına sahip birden fazla ülkeyi kapsamaktadır. Yapay zeka ve AR teknolojilerindeki gelişmeler sayesinde, bir maçın canlı yayını sırasında ekrandaki bilgilerin her seyirci için doğrudan özelleştirilmesi mümkün oluyor.

Spor sahalarındaki reklamlar başlangıçta statikti ve belirli bir şehirde belirli bir etkinliğe katılan insanlara yönelikti. Daha sonra alternatif reklamların gösterildiği LED ekranlar ortaya çıktı. Bir sonraki gelişme, reklam panolarındaki noktalara saniyenin çok küçük bir kısmı için yeşil bir ekran yerleştirerek yapay zekanın alanı tanımlamasına ve benzersiz bir metin eklemesine olanak sağlamaktı.

Günümüzde her şeyi her şeyle değiştirebilirsiniz. Buradaki zorluk, değiştirmenin gizli ve gerçekçi bir şekilde yapıldığından emin olmaktır. Bu pazarın büyük oyuncuları özel kameralar kullanıyor. Fotoğraflardan konumlandırma ve hizalama bilgilerini algılayan özel sensörlerin olduğu sonucuna varabiliriz. Yani popüler çözümlerde hala kablolu koltuk değneği bulunmaktadır.

Girişler ve orijinal yayın özel çevrimiçi yazılım tarafından işlendiğinden, tüm bunlar çok büyük bir bilgi işlem gücü gerektirir. Yani bilgi işlem sunucuları kameralara ve sensörlere bağlanır. Bu ekipman pahalı, piyasa kapalı, teknoloji de kapalı. Yapay zeka ve bulut GPU sunucularının kurtarmaya geldiği yer burasıdır.

Pahalı, statik ve herkese göre değil

HOSTKEY'in bir istemcisi var, adında bir startup var PTF Laboratuvarı , sanal reklamcılığı uygulamak ve dijital içeriği (artırılmış gerçeklik gibi) çok bölgeli bir modda entegre etmek için kendi teknolojisini geliştirmiştir. Ve onların çözümü, reklamların doğrudan video akışına kesintisiz (ve kemiksiz) entegrasyonunu vaat ediyor.

Bir süre önce, Açık Veri Bilimi (ODS) topluluğunda HOSTKEY hakkında bilgi gördüler ve bulut kapasitesine ihtiyaç duyduklarında bize ulaştılar; hizmetimizi, fiyatlandırmamızı ve esnek seçenekler dizimizi takdir ettiler.

Startup'ın hedefleri asil, anlaşılır ve oldukça ulaşılabilir:

1. Pahalı özel ekipmanlardan ve karmaşık kurulumlardan kurtulmak için, reklam yerleştirme ve çerçeve oluşturma görevini, çerçevedeki örtüşen insanları ve nesneleri hesaba katan yapay zekaya kaydırıyoruz.
2. Bunu yaparak nispeten küçük olayları (arena dövüşleri vb.) kapsayabilir ve teknolojiyi kitlelere ulaştırabilirler.
3. Sonuçta spor reklamları erişilebilir ve nispeten ucuz hale getirilmelidir.

Üstelik girişim, tekelci devlerin esneklik açısından sunduğu çözümleri aşmak gibi iddialı bir hedef belirledi. Örneğin, tekrarlar sırasında "sanal reklamlar" görüntüleyebilir ve yalnızca belirli açılardan değil, herhangi bir kameranın açılarından yararlanabilir.

O nasıl çalışır?

Bir spor etkinliği alanından gelen video sinyali, bilgi işlem gücü kullanılarak yalnızca etkinliğin kendisinde değil aynı zamanda bulutta da işlenebilir. Bu, esnek yük dağıtımına ve reklamların ne zaman uygulanacağına ilişkin seçim yapılmasına olanak tanır: farklı pazarlar dikkate alınarak yayından önce veya yayın sırasında. Ayrıca bulut hizmetleriyle çalışmak, sunucu getirmenin imkansız olduğu (ve prensip olarak daha uygun) yerlerde reklam kullanmanıza olanak tanır.

Nesne segmentasyonu, U-Net'in sinir ağı mimarisine dayanmaktadır. Sinir ağları nesnelerin konumundan ve önemli noktaları tespit edip karşılaştırmaktan sorumludur. Ancak görev önemsiz değildir, dolayısıyla tüm çözümlerin ve sinir ağlarının yeniden çalışılması ve kullanım için eğitilmesi gerekiyordu. Resim açısından kelimenin tam anlamıyla her şeyin tahmin edilemez olduğu dövüş sanatları yayınlarında bu özellikle zordur: ışık kaynakları, gölgeler, kamera açıları, üst üste binen sponsor logoları ve dövüşçülerin ve hakemlerin vücutları.

Sinir ağları her yerde kullanılmaz. Bazen bir sorunu çözmek için yaratıcılık göstermek ve basit algoritmalar kullanmak yeterlidir. Örneğin, izleme algoritmaları sinir ağı yöntemlerini ve doğrusal ve doğrusal olmayan denklem sistemlerini birleştirir.

GPU'nun önemli bir kısmı segmentasyonla kaplanır. Çerçevedeki kişilerin ve nesnelerin tespiti ve bunların planlara ve türlere göre ayrılması ne kadar iyi uygulanırsa, reklam kaplamasının ardından çerçeve o kadar doğal ve çekici görünecektir.

Ayrı bir görev, bir sahne oluşturulurken artırılmış gerçeklikte dikkate alınması gereken aydınlatma ve gölgelerle ilgilidir. Gölgelerin gerçekçiliği, resmin "inandırıcılığını" değerlendirmede önemli bir unsurdur.

Geleneksel olarak spor sinir ağları, insan işaretleri ve sentetik modeller kullanılarak gerçek yayınlar üzerinde eğitilir. Burada Blender kurtarmaya geliyor. Şirket ringin, dövüşçülerin ve hakemlerin 3 boyutlu modellerini oluşturuyor ve hem doğru açılardan gerçek görüntüleri, segmentasyon maskesini hem de eğitim için gereken nesnelerin ve kameraların konumunu alıyor. Gerçek verilerin işaretlenmesi zaman alıcı ve pahalıdır ancak belirli mekanlar veya yarışma türleri için yüksek kalitededir. Daha az gerçekçiliğe sahip sentetik veriler, eğitim için daha fazla veri sağlar.

Asıl zorluk mekanların farklılık gösterebilmesidir. Bir durumda halatlı bir boks ringi olacak, diğer durumda ise her biri bölümlendirmede zorluk yaratan örgü duvarlı bir arena olacak.

Kamera takibi ve reklam konumu, mekanın 3 boyutlu modelindeki nokta bulutu ile çerçevedeki gerçek konumu karşılaştırılarak belirlenir. Bu, kaotik hareketlere sahip manuel kameralar için bile konumu belirlemelerine olanak tanır. 3D çerçevenin 2D'den yeniden oluşturulmasından sonra (gerekli açının belirlenmesi), reklamın 3D motorda doğrudan oluşturulması gerçekleştirilir ve video yayın çerçevesiyle birleştirilir.

Çalışmaya başlamadan önce 3 boyutlu bir sahnenin oluşturulması gerekiyor ve aslında, çerçevedeki mekanın sanal bir kopyasına sahibiz ve içine gerçek insanları ve nesneleri render maskeleri aracılığıyla yerleştiriyoruz. Kulağa karmaşık geliyor ancak doğru güç ve optimize edilmiş sinir ağları ile bu taklaları anında ve sorunsuz bir şekilde gerçekleştirmek mümkün.

Proje neden GPU bilgi işlem ve sunucu kiralamaya ihtiyaç duyuyor?

PTF Lab'ın kendi sunucuları vardır (ve bunları yarışma yerinde yerinde kullanma olasılığı daha önce belirtilmişti), ancak hizmet sağlayıcının mühendisleri ekipmanın kullanılabilirliğinden sorumlu olduğundan ve şirket bu sunucuları tahsis ettiğinden uzak kaynakları kullanmak daha uygundur. buna daha az kaynak var. Ve müşteri cüzdanıyla oy verir ve uygun maliyetli seçenekler her zaman tercih edilir.

Ayrıca şirketin ihtiyaç duyduğu kapasite de sürekli artmaktadır. Gerekirse, yalnızca daha fazla kiralayarak (sunucu yapılandırmasının şirketin ihtiyaçlarına uygun şekilde değiştirilmesine kadar) kolayca ölçeklendirilebilir.

Gelecekte bir startup çok fazla bulut kapasitesine ihtiyaç duyabilir. Hizmetlerine olan talep artıp düştüğünde, fiziksel sunucuları alıp satmaktansa onları kiralamak daha kolaydır.

Kiralanan sunucular ve GPU kapasitesi şu anda aşağıdaki alanlarda kullanılmaktadır:

1. Sinir ağlarının GPU'lar üzerinde eğitimi (spor yayınlarında kişilerin ve diğer nesnelerin segmentasyonu; 3 boyutlu sanal kamera takibi).
2. Veri yedekleme (olaylardan, veri kümelerinden vb. video).
3. Şirketin yazılımı uzak sunuculara dağıtıldığında ve video sinyalleri bunun üzerinden aktığında, video testi bulut üretimiyle doğrudan çalışma süreci: giriş - grafiksiz, çıkış - grafikli bir veya daha fazla sinyal.

HOSTKEY'deki kendi bilgi işlem gücümüze ek olarak, startup şu anda aşağıdaki GPU yapılandırmalarından yararlanıyor:

• AMD Ryzen 9 5950X 3,4 GHz (16 çekirdek)/128 Gb/1 TB NVMe SSD+12 TB HDD/2xRTX 3090+PSU]
• Xeon E3-1230 3,2 GHz (4 çekirdekli)/16 Gb/2x12 Tb HDD/PSU]
• AMD Ryzen 9 5950X 3,4 GHz (16 çekirdek)/128 Gb/1 Tb NVMe SSD+12 Tb HDD/2xRTX 3090+PSU+HDMI emülatörü]
• AMD Ryzen 9 5950X 3,4 GHz (16 çekirdek)/128 Gb/1 TB NVMe SSD+12 TB HDD/2xRTX 3090+PSU]
• AMD EPYC 7402P 2,8 GHz (24 çekirdek)/384 Gb/2x1,92 Tb U3 NVMe SSD/4xRTX 4090+2xPSU]

Gördüğünüz gibi çoğu GPU çözümü RTX4090/3090 temel alınarak kiralanıyor, ancak bilgi işlem gücü gereksinimleri arttıkça startup, sürekli 24/24 çalışırken daha iyi stabilite sunan daha güçlü, profesyonel kartlara sahip sunucular seçeneğine sahip olmak istiyor. 7 operasyon. 3090 durumunda aynı A5000'i kiralamak daha da ucuz olabilir.

PTF Lab yolculuğunun başlangıcında, ancak sonuçları şimdiden umut verici ve biz HOSTKEY olarak onlara özellikle sporda artırılmış gerçeklik tekelinin üstesinden gelme açısından başarı ve büyüme diliyoruz. Esprili Davut her zaman beceriksiz, mülk sahibi Golyat'ı yener.

PTF Lab'deki meslektaşlarımıza herhangi bir sorunuz varsa, lütfen yorumlarda onlara sormaya çekinmeyin.

Anında dağıtımlı GPU sunucuları veya profesyonel düzeyde NVIDIA Tesla H100 / H100 80Gb veya RTX A5000 / A4000 kartlarıyla özel yapılandırmaya sahip bir sunucu kiralayın. Oyun RTX4090 kartlarına sahip GPU sunucuları da mevcuttur.