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動向と実績2019


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記事の内容に入る前に、以下の免責事項を述べておきます。 「一人の男のがらくたは別の男の宝物」と言われてきました。 トレンドの分野でも同様です。 ある人の傾向は、実際には別の人の「ありのまま」である可能性があります。 それで、私が私の目を引いたこと、そして私にとって興味があることについていくつか言及していますが、あなたはそれらが退屈で古くからあると感じるかもしれないことを覚えておいてください。 しかし、それが良いストーリーテリングの秘訣です。 そして2019 NABショー 物語についてのすべてです。

それでは、次の2019の試験に値するいくつかの分野を見てみましょう。 NABショー。 彼らがそこで言うように、「あらゆる物語はここから始まります」。

その1つが5Gワイヤレスネットワークへの移行です。 2019 NABショーこれは主に通信事業者に影響を与えるように思われるかもしれませんが、より高速なブロードバンドが促進するという点で可能なことも変わります。 1つには、ソーシャルメディアはビデオコンテンツを中心にますます回転しています。

消費者技術協会によって説明されているように、5Gネットワ​​ークは私達に100×4Gの容量について与えるでしょう。 たとえば、ダウンロードする2時間の映画の場合、3Gは26時間かかります。 4Gは約6分かかります。 そして5Gは約3½秒かかります。 これは、NXPのエンジニアであるMario Bokatiusによると、3Gは約384 Kbps、4Gは約100 Mbps、5Gは約10 Gbpsで動作するためです。

興奮して現在の4Gスマートフォンをゴミ箱に捨てる前に、5Gネットワ​​ークは少なくとも2025まで広く利用可能になることは期待されていません。 まあ、とにかく、とにかく。

5Gは、3つの主要なスペクトルで動作します。データ速度が約1Mbpsのローバンドまたはサブ100GHzスペクトル、データ速度が約1Gbpsのミッドバンド、およびハイバンドスペクトルまたはmmWaveです。速度は約10Gbpsです。 これら3つの間の主なこだわりのポイントの1つは建物の浸透度です。

初期の2017 FCCスペクトルオークションでは、Tモバイルが45 MHz帯域で販売されているすべてのローバンドスペクトルの600%を獲得し、米国およびプエルトリコの100%をカバーしました。 T-Mobileによると、低帯域スペクトルは建物内のカバレッジを大幅に改善し、中帯域および高帯域スペクトルよりも長い距離を移動します。 Sprintは中帯域帯のスペクトルの大部分を占めていますが、VerizonとAT&Tは高帯域帯に焦点を当てています。

今年の初め、Tモバイルはニューヨークの5Gネットワ​​ークに取り組んでいると発表しました。 ロサンゼルス、ダラス、そしてラスベガスは2019の初期に - ちょうど2019に間に合うように NABショー!

FCCは、UMFUS(Upper Microwave Flexible Use Service)の32 GHz、42 GHz、および50 GHz帯域での動作を承認する要求を受けました。 これらの周波数は、マイクロ波と赤外線の間に挟まれた、30 GHzと300 GHzの間の帯域であるmmWまたは「ミリ波スペクトル」への入り口を示します。

より速い帯域幅速度への急上昇は今後何年も急がれるでしょう! それによって、より良いAIが可能になります。

AI(または過去10年間岩石の下に住んでいる人たちのための「人工知能」)は、それ自体で可能性の世界を含んでいます。 AGI Societyは、次の波面にあり、2019におけるもう1つの注目すべきトレンドである、AIに関するすべてのものです。 NABショー.

AGI協会によると、AIは「人間の頭脳に匹敵する知能を備えた(そしておそらく究極的には人間の一般知能をはるかに超える)汎用システム」と定義されています。教育/準備とそれ自身の出会いから得たものは、思考や視点に依存する選択に決心し、通常の話し合いや人との語源的対応を持ち、不正確で抽象的な状況で「本能」を生み出す。

人工知能のスペクトルは、人工知能(AGI)からナローAIに及びます。 AGIは、あらゆる課題を処理し、主観的能力や人々の精神的な専門知識に関するあらゆる問題に対処できるように、非常に強固で普遍的に有用な洞察を私たちに提供します(別名「問題解決」)。 現在AGIと見なされる可能性のあるものはありません。 一方、Narrow AIは、明示的な割り当てに関連しており、その知識はさまざまなタスクに直接関連しているわけではありません。 例としては、画像認識、会話型テクノロジ、予測分析、リコメンデーションエンジン、プロファイリングシステム、自動運転車などがあります。 AGIのレベルにまだ達していないので、現在のすべてのAIアプリケーションはNarrow AIと見なされると結論付けられています。

AIにはさまざまな用途があります。 たとえば、セキュリティ面では、サイバーセキュリティを提供し、不正を検出することができます。 ヘルスケアおよび製薬産業における用途もまた最前線にある。 それはまた、デジタルアシスタントやチャットボットとしても使うことができます - 私は、誰がSiriに話しかけたり、応答を聞くためだけに壁からの質問をしたりするのが好きではないのでしょうか。

現在のAIのエンターテインメント的価値とは別に、シミュレートされたインテリジェンスの実際の使用は、ビデオ編集からニュース報道、さらには電子ゲームまで、多種多様な企業におけるコンテンツの作成および管理と現在結合されています。 これは大きく変化しているコンテンツ管理における重要な瞬間です。

コンテンツ管理とメディアワークフローは、特にAIテクノロジの恩恵を受けています。 たとえば、New York Timesは、コラムニストの生産性を高めるAIベースの技術革新を使用しているため、追加の調査、関連コンテンツの検索、追加の知識、および関連する引用文/引用文の作成に時間がかかり、作文にかかる時間が短縮されます。そして記事のために時々膨大な量の情報を探る。

「タグ付け」とは、記事中のキーワードやフレーズに「タグ付け」して、将来の検索のためにその単語やフレーズに重要性を追加する機能です。 それは面倒な仕事です。 それを行うことができる2つの方法があります - AIまたは人間を通して。 AIエディタは、通常人間よりもはるかに効率的で、さらに多くのキーやフレーズを見つけることができます。

1957映画の「Desk Set」を思い出してください。そこでは、テレビネットワークの情報研究司書(Katharine Hepburnが演じました)が、「コンピュータの頭脳を追加することを任された方法エンジニア/効率エキスパート(Spencer Tracyが演じた)に恋をします。ネットワークでの情報の流れを処理します。 コンピュータはAIがどのように人間の生活を向上させることができるかを示すためのものでした。 (ところで、それは2014で、Rotten Tomatoesによる稀な100%評価を受けた魅力的なRomComです)。 「人工知能」という用語は、1956(映画の前の年)に、AIに関する最初の学術会議を開催したときにそれを使用したコンピューター科学者John McCarthyに由来します。

当面の話に戻ると、ポストプロダクションやコンテンツ管理のライブラリアプリケーションは、印刷メディアの場合と同様に、将来の検索や使用のためにタグ付けされ参照されるため、最も興味深いものです。 二度と見つけられないように、ビデオを誤ってタグ付けすることは非常に簡単で、ポストプロダクション施設の巨大なストレージの中にそれを残すことになります。

私の考えでは、マシンがコンテンツの一部にタグ付けを確実に行えるようにすること自体が、その損失をなくすことができます。

5Gは、メディア、エンターテイメント、および従来のコンテンツ配信モデルの混乱を招くことを約束していますが、それには、AIの実現とストーリーをより適切に配信する機能が含まれています。 2019 NABショー 5Gが到着したことを示し、AIをけん引します。 業界全体がこの驚くべき高速技術によって形を変えます。


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ライアン・サラザール

ライアンは12歳の若さで放送とポストプロダクション業界で働き始めました! 彼はテレビ番組を制作し、大規模なポストプロダクション施設を建設し、業界有数の出版物のために書かれ、約10年間オーディオエンジニアだった。 ライアンは以前、Broadcast Engineering MagazineのCreative COWに執筆し、彼のプロジェクトは数十の出版物に掲載されています。
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