პირადი ვიდეო არქივების მართვა ხშირად რთულ გამოწვევად იქცევა, განსაკუთრებით მაშინ, როცა საქმე ასობით გიგაბაიტ მასალას ეხება. დეველოპერმა ილია ჰადადმა გადაწყვიტა, საკუთარი 669 GB-იანი GoPro ჩანაწერები ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გამოყენებით დაეინდექსებინა.

მთელი პროცესი Apple M1 Max ჩიპზე განხორციელდა. ავტორის განმარტებით, სამუშაოს შესრულებას ჯამში 67 საათი, 40 წუთი და 42 წამი დასჭირდა. ეს შედეგი ხაზს უსვამს Apple-ის სისტემებზე ინტეგრირებული მეხსიერების (Unified RAM) და AI ამაჩქარებლების ეფექტურობას.

ტექნიკური დეტალები და ოპტიმიზაცია

669 GB მოცულობის ვიდეოს პირდაპირი დამუშავება რესურსებს ზედმეტად ტვირთავს. ამიტომ, ჰადადმა თითოეული კადრი 720p გარჩევადობამდე დააქვეითა. ეს ნაბიჯი საკმარისი აღმოჩნდა ხელოვნური ინტელექტისთვის ზუსტი შედეგების მისაღებად, ხოლო პროცესის სისწრაფე მნიშვნელოვნად გაზარდა.

  • აპარატურა: Apple M1 Max.
  • მეთოდი: ადგილობრივი ML მოდელები.
  • დრო: ~68 საათი.
  • ოპტიმიზაცია: ვიდეოების დაქვეითება 720p-მდე.

მიუხედავად იმისა, რომ M1 Max-მა საქმეს თავი გაართვა, დეველოპერმა აღნიშნა, რომ სპეციალიზებული NVIDIA GPU-ები, მაგალითად RTX 3060 12GB VRAM-ით, მსგავსი დავალებების შესრულებისას უფრო სწრაფია. ეს ქმნის დილემას მოყვარულებისთვის: აირჩიონ მოხერხებული ადგილობრივი გადაწყვეტა თუ უფრო მძლავრი გრაფიკული ბარათების სიმძლავრე.

მომავალი და პირადი არქივები

მსგავსი პროექტების მთავარი მიზანია, მომხმარებელს გაუმარტივოს მოგონებების ძიება. ტექნოლოგიურ საზოგადოებაში აქტიურად განიხილება იდეა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს მალე შეეძლება ოჯახური ვიდეოების ავტომატური მონტაჟი და კომპილაციების შექმნა, რაც მომხმარებელს ხელით მუშაობისგან გაათავისუფლებს.

თუმცა, მხოლოდ კადრების დაინდექსება საკმარისი არ არის. ექსპერტები აღნიშნავენ, რომ მომავალში საჭირო იქნება დამატებითი ფუნქციები, როგორიცაა სახის ამოცნობა და სცენების დეტალური კლასიფიკაცია, რაც ძიების პროცესს კიდევ უფრო ეფექტურს გახდის.