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Apple adquirió una startup especializada en compresión de video basada en IA a principios de este año, ha surgido, pero aún no está claro cómo la compañía planea usar la tecnología.
Como suele ser el caso cuando Apple realiza una adquisición, no ha habido ningún anuncio oficial de Cupertino, ni se han revelado los términos del acuerdo. En este caso, sin embargo, un cofundador de la firma adquirida, WaveOne, escribió sobre la adquisición en LinkedIn, en una publicación que TechCrunch descubrió e informó esta semana:
“La semana pasada concretamos la venta de la empresa a Apple. Comenzamos nuestro viaje en WaveOne y nos dimos cuenta de que el aprendizaje automático y la tecnología de video de aprendizaje profundo podrían cambiar el mundo. Apple vio este potencial y aprovechó la oportunidad para agregarlo a su cartera de tecnología”.
Aparte del anuncio de LinkedIn, que evidentemente no causó gran revuelo cuando se publicó originalmente, TechCrunch también ha descubierto que varios ex empleados de WaveOne ahora trabajan en el aprendizaje automático en Apple. A pesar de la falta de comentarios oficiales de la propia Apple, el gato está fuera de la bolsa.
En un perfil de WaveOne en 2020, TechCrunch explicó cómo la empresa estaba usando hardware de aprendizaje automático como Neural Engine de Apple para acelerar y optimizar la compresión de video en dispositivos móviles.
Lo que no sabemos con seguridad es cómo Apple ve la adquisición en su estrategia a largo plazo, aunque hay formas obvias en que la empresa podría beneficiarse. La IA es un área de creciente importancia dentro del sector tecnológico, pero la mayoría de las empresas se están enfocando (o hablan de enfocarse en) herramientas creativas en la línea de ChatGPT y asistentes inteligentes mejorados. Mientras tanto, el trabajo de WaveOne está en el lado del aprendizaje automático y se enfoca en soluciones pragmáticas para problemas específicos. Como explica TechCrunch, el invento insignia de WaveOne fue un método “consciente del contenido” para analizar archivos de video y aprender la mejor manera de comprimirlos, priorizando las caras a expensas de los aburridos elementos de fondo, por ejemplo.
A pesar de lo útil que es, es poco probable que se incorpore a los desarrollos de Siri, o que ayude a allanar el camino a un competidor de ChatGPT. Pero optimizar el servicio de transmisión de TV+ de Apple mediante la reducción de sus datos en solo un pequeño porcentaje podría generar importantes ahorros de costos o mejoras en la resolución o la velocidad de fotogramas.
