最高経営責任者（CEO）のクリス・ベーゼンブルフ氏 ディープ レンダー、今日のビデオ圧縮規格の開発方法には多くの問題があると考えています。 彼は、彼らの進歩が十分ではないと考えており、法的な不確実性に悩まされているという事実を嘆き、加速のために特殊なハードウェアに依存していることを非難している.
Deep RenderがDisrupt Battlefield 200に参加しているDisruptに先立ち、TechCrunchとのインタビューでBesenbruch氏は、「コーデック開発プロセスは壊れています。圧縮業界では、新しい方法を見つけて探索するという大きな課題があります。新しいイノベーションのために。」
より良い方法を求めて、Besenbruch は、インペリアル カレッジ ロンドンで出会った Arsalan Zafar と Deep Render を共同設立しました。 当時、Besenbruch はコンピューター サイエンスと機械学習を学んでいました。 彼と Zafar は、数テラバイトのビデオをネットワーク経由で配信する研究プロジェクトで共同作業を行いました。その際、彼らは圧縮技術の欠点を直接経験したと述べています。
TechCrunch が前回 Deep Render を取り上げたとき、スタートアップは Speedinvest が参加する Pentech Ventures が主導する 160 万ポンド (181 万ドル) のシードラウンドをクローズしたばかりだった。 それから約 2 年間で、Deep Render は既存の投資家からさらに数百万ドルを調達し、合計で 570 万ドルを調達しました。
「インターネット パイプを拡張するのが難しい場合は、パイプを流れるデータを小さくするしかないと考えました」と Besenbruch 氏は述べています。 「したがって、機械学習と AI および圧縮技術を融合して、画像とビデオの圧縮率を大幅に向上させる根本的に新しいデータ圧縮方法を開発することにしました。」
AI を動画圧縮に適用したのは Deep Render が初めてではありません。 Alphabet の DeepMind は、元々はボード ゲームをプレイするために開発された機械学習アルゴリズムを YouTube 動画の圧縮の問題に適応させ、動画共有サービスがユーザーにストリーミングするために必要なデータ量を 4% 削減しました。 他の場所では、機械学習ベースのビデオ コーデックが一般的な品質指標で既存のすべての基準を上回っていると主張するスタートアップ WaveOne があります。
しかし、Deep Render のソリューションはプラットフォームに依存しません。 これを作成するために、同社は 1,000 万を超えるビデオ シーケンスのデータセットをコンパイルし、アルゴリズムをトレーニングして、ビデオ データを効率的に圧縮する方法を学習させた、と Besenbruch 氏は述べています。 Deep Render はトレーニングにオンプレミスとクラウドのハードウェアを組み合わせて使用し、前者は 100 を超える GPU で構成されていました。
Deep Render は、結果として得られる圧縮規格は、広く使用されているコーデックである HEVC よりも 5 倍優れており、専用の AI アクセラレータ チップ (最新の iPhone の Apple Neural Engine など) を搭載したモバイル デバイスでリアルタイムに実行できると主張しています。 Besenbruch 氏は、名前を明らかにすることを拒否したものの、同社は 3 つの大手テック企業 (いずれも時価総額が 3,000 億ドルを超える) と有償パイロットについて話し合っていると述べています。
Pentech の創設パートナーで Deep Render の取締役である Eddie Anderson 氏は、電子メールで次のように述べています。 それは市場へのソフトウェア ルートであるだけでなく、 [compression] パフォーマンスは、現在の最先端技術よりも大幅に優れています。 帯域幅の需要が増加し続ける中、同社のソリューションは、現在のメディア所有者とディストリビューターの商用パフォーマンスを大幅に改善する可能性を秘めています。」
Deep Render は現在 20 人の従業員を雇用しています。 Besenbruch は、2023 年末までにその数が 3 倍以上の 62 になると予想しています。