حقق برنامج Beamr انخفاضًا في حجم الملفات بنسبة 31% مقارنةً بالترميزات الأساسية على لقطات من خرائط dSPACE RTMaps. سيتم عرض النتائج في مؤتمر مستخدمي dSPACE، في الفترة من 21 إلى 22 أبريل، في نوفي، ميشيغان.

هرتسليا، إسرائيل، 20 أبريل 2026 (جلوب نيوزواير) - أعلنت اليوم كل من شركة Beamr Imaging Ltd. (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: BMR)، الرائدة في مجال تقنيات وحلول تحسين الفيديو، وشركة dSPACE، المزود الرائد لحلول تطوير المركبات المتصلة ذاتية القيادة والكهربائية، عن عرض توضيحي مشترك يُثبت، ولأول مرة، إمكانية ضغط بيانات الفيديو الخاصة بالمركبات ذاتية القيادة ضمن بيئة dSPACE RTMaps مع الحفاظ على دقة نموذج التعلم الآلي. وسيتم تقديم هذا العرض التوضيحي في مؤتمر مستخدمي dSPACE، الذي يُعقد في الفترة من 21 إلى 22 أبريل في مدينة نوفي بولاية ميشيغان.

تُنتج أساطيل المركبات ذاتية القيادة كميات هائلة من بيانات الفيديو متعددة الكاميرات أثناء تجارب القيادة. ينتج عن تشغيل واحد تيرابايتات من اللقطات، مما يُثقل كاهل مساحة التخزين، ويُبطئ نقل البيانات، ويُطيل دورات التطوير. يُقلل تطبيق الضغط في مرحلة تسجيل البيانات من حجم بيانات الفيديو التي تدخل إلى مسارات التخزين والمعالجة اللاحقة، حيث تتراكم تكاليف البنية التحتية مع ازدياد حجم البيانات. ومع ذلك، يتردد العديد من فرق المركبات ذاتية القيادة في الضغط، لعدم ثقتهم بإمكانية تقليل حجم الملفات دون المساس بدقة نماذج التعلم الآلي.

أظهرت الاختبارات التي أُجريت على تسلسلات واقعية تمت معالجتها باستخدام برنامج dSPACE RTMaps أن ضغط معدل البت التكيفي للمحتوى (CABR) من Beamr حقق انخفاضًا في حجم الملفات بنسبة 31% مقارنةً بالترميزات الأساسية، وانخفاضًا بنسبة 97% للبيانات غير المضغوطة، مع الحفاظ على دقة نموذج التعلم الآلي. RTMaps هو إطار عمل برمجي متعدد المستشعرات لتسجيل البيانات وإعادة تشغيلها، وتطوير البرمجيات، والتنفيذ في الوقت الفعلي.

في الاختبارات المعيارية السابقة، أثبت CABR قدرته على ضغط بيانات الفيديو بشكل آمن للتعلم الآلي، مع تقليل حجم الملفات بنسبة تصل إلى 50% لبيانات الفيديو الحقيقية والاصطناعية، عبر مسار معالجة الفيديو والصوت. وفي مهام الكشف عن الأجسام، أظهر CABR فرقًا أقل من 2% في متوسط الدقة، وهو ضمن التباين المتوقع للنموذج. وأظهرت الاختبارات باستخدام نماذج أساسية للعالم عدم وجود تأثير ملحوظ على ترجمة الفيديو والصوت، وذلك بتقييم نموذجين للتضمين. وتخطط شركتا Beamr وdSPACE لتوسيع نطاق اختبارات الضغط الآمن للتعلم الآلي لتشمل مراحل إضافية، بما في ذلك محاكاة بيانات الفيديو واختبارات المحاكاة باستخدام الأجهزة في الحلقة (HIL).

"يُعدّ الضغط الآمن للتعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية لأي فريق يُشغّل خطوط معالجة الصوت والفيديو على نطاق واسع"، كما صرّح داني ميغريليشفيلي، كبير مسؤولي المنتجات في شركة Beamr. "إنّ التحقق من صحة تقنية Beamr داخل RTMaps يُضفي هذا الضمان على منظومة dSPACE، ما يُمكّن الفرق التي تُشغّل هذه العمليات بالفعل من تقليل أحجام بياناتها دون الحاجة إلى إعادة بناء خطوط المعالجة الخاصة بها."

لجدولة اجتماع في مؤتمر مستخدمي dSPACE، يرجى استخدام هذا الرابط .

نبذة عن بيمر

تُعدّ شركة Beamr (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: BMR) رائدة عالميًا في مجال ضغط الفيديو التكيفي مع المحتوى، وتحظى بثقة كبرى شركات الإعلام، بما في ذلك Netflix وParamount. وتستند تقنية التحسين الإدراكي (CABR) الخاصة بشركة Beamr إلى 53 براءة اختراع، كما حازت على جائزة إيمي® للتكنولوجيا والهندسة. وتُقلّل هذه التقنية المبتكرة أحجام ملفات الفيديو بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على الجودة، وتُتيح تحسينات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تُتيح منصة Beamr سير عمل الفيديو بكفاءة عالية في أسواق سريعة النمو، مثل الإعلام والترفيه، والمحتوى الذي يُنشئه المستخدمون، والتعلم الآلي، والمركبات ذاتية القيادة. وتشمل خيارات النشر المرنة الخاصة بها النشر في مراكز البيانات المحلية، أو السحابة الخاصة أو العامة، مع توفرها بسهولة لعملاء Amazon Web Services (AWS) وOracle Cloud Infrastructure (OCI).

للمزيد من التفاصيل، يرجى زيارة الموقع الإلكتروني www.beamr.com أو موقع المستثمرين www.investors.beamr.com

البيانات التطلعية

يحتوي هذا البيان الصحفي على "بيانات استشرافية" تخضع لمخاطر وشكوك كبيرة. قد تشمل البيانات الاستشرافية الواردة في هذا البيان، من بين أمور أخرى، بيانات حول الخطط الاستراتيجية والتجارية لشركة Beamr، وتقنياتها، وعلاقاتها، وأهدافها وتوقعاتها لأعمالها، وتأثير الاتجاهات والاهتمام بأعمالها، وملكية فكرية أو منتجاتها، ونتائجها المستقبلية، وعملياتها، وأدائها المالي ووضعها. جميع البيانات الواردة في هذا البيان الصحفي، باستثناء البيانات المتعلقة بالحقائق التاريخية، هي بيانات استشرافية. يمكن تحديد البيانات الاستشرافية الواردة في هذا البيان الصحفي من خلال استخدام كلمات مثل "نتوقع"، "نعتقد"، "نفكر"، "يمكن"، "نقدر"، "نأمل"، "ننوي"، "نسعى"، "قد"، "ربما"، "نخطط"، "إمكانية"، "نتنبأ"، "نتوقع"، "نستهدف"، "نهدف"، "ينبغي"، "سوف"، "قد"، أو نفي هذه الكلمات أو تعابير أخرى مماثلة، مع العلم أن ليس كل البيانات الاستشرافية تحتوي على هذه الكلمات. تستند البيانات التطلعية إلى توقعات الشركة الحالية، وتخضع لشكوك ومخاطر وافتراضات كامنة يصعب التنبؤ بها. علاوة على ذلك، تستند بعض البيانات التطلعية إلى افتراضات بشأن أحداث مستقبلية قد لا تثبت صحتها. للحصول على وصف أكثر تفصيلاً للمخاطر والشكوك التي تؤثر على الشركة، يُرجى الرجوع إلى تقارير الشركة المُقدمة دوريًا إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، المخاطر المفصلة في التقرير السنوي للشركة المُقدم إلى الهيئة بتاريخ 26 فبراير 2026، وفي التقارير اللاحقة المُقدمة إليها. تُقدم البيانات التطلعية الواردة في هذا الإعلان اعتبارًا من تاريخه، ولا تلتزم الشركة بتحديث هذه المعلومات إلا بما يقتضيه القانون المعمول به.

للتواصل مع المستثمرين
investorrelations@beamr.com