Der Verbrauch von Internetdaten hat sich weltweit exponentiell mehr als verzehnfacht. Bild- und Videodaten machen dabei mehr als 85 Prozent des gesamten Internet-Traffics aus, durch immer mehr Streaming verstärkt sich dieser Trend. Auch die Entwicklung neuer Angebote wie 4K, 5K, VR-, Augmented Reality-Streaming und Cloud-Gaming tun das ihrige dazu. Ein Grund, warum die TU Wien, das deutsche Livestreaming-Unternehmen Contentflow und das Londoner KI-Startup Deep Render ein neuen Livestreaming-Codec entwickelt haben.

Computer Vision Lab an der TU Wien ein Partner

Die Software soll die neuronalen Prozesse des menschlichen Auges imitieren und so die Dateigröße von Bildern bei gleichbleibender Qualität um das Zehnfache reduzieren. Durch den “Fast Track to Innovation” (FTI) der EU-Kommission wird das Projekt mit rund drei Millionen Euro gefördert. Das “Computer Vision Lab” an der TU Wien ist wissenschaftlicher Partner des Projektes.

Deep Render indes hat einen höchst innovativen Ansatz für die Videokompression entwickelt, der nicht auf bisherigen Kompressionstechnologien oder Codecs basiert.

“Wir haben den gesamten Bereich der Kompression auf Basis moderner Frameworks von Grund auf neu entwickelt und eine radikal neue Klasse von Kompressionsmethoden geschaffen. Wir kombinieren Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik und Informationstheorie in einem nicht-linearen Ansatz zur Videokompression, der die neurologische Verarbeitung des besten bekannten Videokompressors, des menschlichen Auges, widerspiegelt – auch bekannt als Biologische Kompression”, erklärt Christian Besenbruch, CEO von Deep Render.

Die Codec-Weiterentwicklung

Ziel des Projektes ist es, einen vollständigen Demonstrations-Videocodec zu entwickeln, der marktreif für die Kommerzialisierung für Video-on-Demand (VoD) ist, mit einer Kompressionseffizienz, die 80 Prozent besser sein soll, als die besten bestehenden Codecs (AV1/H265).

“Unsere Ziele für dieses Projekt sind die Entwicklung eines marktreifen Codecs mit einer Komprimierungseffizienz von 80 Prozent, Dekodierzeiten von 16,6 ms/Bild (60fps) auf einem iPhone 13 und einem Speicherbedarf von drei MB”, präzisiert Besenbruch. “Die erhöhte Komprimierungseffizienz bedeutet, dass unsere äquivalente Dateigröße bei gleicher Videoqualität 20 Prozent der bestehenden komprimierten Dateigröße anderer Codecs betragen wird, wodurch 80 Prozent der bisher genutzten Internet-Bandbreite frei werden.” Die Verringerung der Dateigröße werde sich folglich direkt auf den Energieverbrauch und die CO₂-Produktion in ähnlicher Höhe auswirken.

Contentflow testet

Dieser neue Codec wird mit der Streaming-Software von Contentflow getestet, um so alle Integrationsprobleme zu identifizieren und zu lösen. Mit den Livestreaming-Plattformen lassen sich heute Livestreams von Veranstaltungen (Konferenzen, Diskussionen, Hauptversammlungen) genau so umsetzen wie komplette Tagungen und Messen oder die Medienberichterstattung bei Breaking News.

Namhafte Kunden wie ARD Aktuell (Tagesschau), die Online Marketing Rockstars oder die Messe Berlin nutzen die Software.

TU Wien mit Skills in Computer Vision und M

“Unser Ziel war es von Anfang an, beim Livestreaming die höchste Qualität zu bieten. Wir hoffen, mit dem Codec nicht nur die Qualität weiter steigern zu können, sondern auch gleichzeitig das benötigte Datenvolumen für unsere Kunden zu senken”, so Sebastian Serafin, CEO von Contentflow.

Die TU Wien wird konkret ihre technischen Spezialkenntnisse in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen einsetzen, um den neuen Codec für vier Anwendungsfälle mit jeweils spezifischen Herausforderungen zu erweitern. Diese werden medizinische Bildgebung, Satellitenbildgebung, virtuelle Stereorealität und autonome Autos sein.