Indice
- Trasformare la complessità in visione
- Costruire significato con l’AI
- Dal prototipo alla realtà
- Ottimizzazione, benchmark e apertura
- Un nuovo standard per lo streaming responsabile
- Il futuro del video va oltre il visivo
I contenuti video sono ovunque, è ora di analizzarli più nel profondo.
Da qui nasce il progetto VISDAM – Video Streaming Deep Analysis Model : un progetto di ricerca e innovazione che unisce intelligenza artificiale, consapevolezza sociale e ambientale. Realizzato in collaborazione con l’Università di Messina e finanziato dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza nell’ambito del Centro Nazionale per HPC, Big Data e Quantum Computing, VISDAM ridefinisce il modo in cui comprendiamo e misuriamo i contenuti che scorrono sui nostri schermi.
L’obiettivo era tanto ambizioso quanto urgente: sviluppare un sistema intelligente capace di analizzare in tempo reale i contenuti video, non solo identificando scene, oggetti e azioni, ma anche valutandone l’allineamento con gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDG) delle Nazioni Unite. Un nuovo standard per il video streaming, basato sul deep learning e guidato da una visione responsabile.
Trasformare la complessità in visione
La prima sfida è stata concettuale: come tradurre indicatori complessi legati alla sostenibilità in qualcosa che un sistema di intelligenza artificiale possa comprendere? Neodata e UniMe hanno cominciato a mappare il contesto, non solo tecnologico, ma anche valoriale. Cosa significa che un video è sostenibile? Quali elementi deve riconoscere il sistema e come deve etichettarli?
Questa fase ha puntato a conciliare la fattibilità tecnica con una chiara direzione etica. Il sistema doveva andare oltre pixel e pattern: doveva capire il contesto, i comportamenti, le interazioni. Da quest’analisi sono emerse le funzionalità chiave del progetto: tagging intelligente, descrizione semantica delle scene e uno scoring dinamico della sostenibilità, il tutto basato su un’architettura aperta.
Costruire significato con l’AI
Definita la visione, si è passati alla progettazione tecnica. Le Convolutional Neural Network sono state scelte per estrarre le caratteristiche visive, mentre Transformers e Reti Neurali Ricorrenti hanno permesso di cogliere la dinamica temporale tra i fotogrammi.
Ma costruire modelli potenti era solo parte dell’equazione. Neodata ha progettato anche un middleware solido, capace di gestire grandi volumi di streaming e di offrire API pulite e ben documentate. Questo ha garantito flessibilità e interoperabilità, gettando le basi per un sistema scalabile, personalizzabile e facile da integrare.
Dal prototipo alla realtà
Il passo successivo è stata l’implementazione. È stato sviluppato un prototipo funzionante con un’interfaccia user-friendly, per dimostrare le capacità del sistema in condizioni reali. I modelli AI sono stati integrati e testati non solo per la precisione, ma anche per la capacità di valutare la sostenibilità in contesti di streaming live.
Non si trattava solo di performance tecnica, ma anche di usabilità. Il sistema era in grado di restituire insight comprensibili sia per utenti tecnici che non tecnici? Gli score di sostenibilità erano chiari e utilizzabili? Il feedback continuo degli utenti ha guidato l’affinamento dell’algoritmo e dell’interfaccia.
Ottimizzazione, benchmark e apertura
Una volta validato il prototipo, l’attenzione si è spostata sull’ottimizzazione. Il sistema è stato sottoposto a benchmark con dataset pubblici per confrontarne le performance con gli strumenti di video analysis esistenti. I risultati hanno confermato che VISDAM è preciso, reattivo e adattabile anche in scenari complessi e imprevedibili.
La documentazione ha avuto un ruolo centrale in ogni fase. In linea con i principi della scienza aperta e dei dati FAIR, Neodata ha reso disponibili pubblicamente metodologie, risultati e codice sorgente. Il rilascio open source dei componenti principali di VISDAM, insieme a un set completo di API, è un invito alla collaborazione rivolto a tutta la comunità di ricerca su AI e media.
Un nuovo standard per lo streaming responsabile
Il risultato è un sistema che unisce tre capacità fondamentali: comprensione semantica, valutazione della sostenibilità e innovazione aperta. VISDAM è in grado di descrivere cosa succede in un video, interpretarne il significato profondo e valutarne l’impatto sociale e ambientale in tempo reale.
Questo apre nuove opportunità per produttori di contenuti, piattaforme e utenti. I brand possono allineare i loro messaggi a contenuti sostenibili verificati. Gli editori possono dare visibilità a storie che riflettono valori etici. Gli spettatori possono scegliere media che rispecchiano i propri principi. E gli sviluppatori possono costruire nuovi strumenti su una base solida.
Il futuro del video va oltre il visivo
VISDAM è solo l’inizio. La sua intelligenza in tempo reale e profondità semantica aprono la strada a nuovi modi di interpretare i contenuti video — non solo per la sostenibilità, ma anche in contesti dove il significato conta.
Dall’educazione all’informazione, dalla brand safety al patrimonio culturale, dai diritti digitali alla trasparenza dei media, la capacità di comprendere e valutare ciò che passa sui nostri schermi crea opportunità straordinarie. VISDAM offre una base tecnologica pronta a crescere, adattarsi e andare ben oltre il suo caso d’uso originario.
Perché la sfida non è solo elaborare più video. È renderli più comprensibili e significativi.
Written by Neodata’s Marketing Team — experts in AI, data, and digital transformation.
