{"id":49870,"date":"2026-04-30T15:23:09","date_gmt":"2026-04-30T13:23:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.monitor-radiotv.it\/w\/?p=49870"},"modified":"2026-04-30T15:23:09","modified_gmt":"2026-04-30T13:23:09","slug":"small-pixels-e-multicoreware-annunciano-una-partnership-strategica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.monitor-radiotv.it\/w\/small-pixels-e-multicoreware-annunciano-una-partnership-strategica\/","title":{"rendered":"Small Pixels e MulticoreWare annunciano una partnership strategica…"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n

… tesa a Il futuro dell\u2019encoding video basato su AI.<\/em><\/h4>\n

In una fase in cui il traffico video globale raggiunge un limite strutturale di banda disponibile, il settore non si orienta pi\u00f9 verso miglioramenti incrementali, ma verso un cambio sostanziale nel modo in cui ogni frame viene elaborato.<\/em><\/strong><\/p>\n

Small Pixels<\/a> e MulticoreWare<\/a> annunciano una partnership tecnologica strategica che integra competenze avanzate nell\u2019ottimizzazione video per affrontare una delle principali criticit\u00e0 del broadcasting contemporaneo: garantire qualit\u00e0 video elevata riducendo al tempo stesso i costi infrastrutturali attraverso l\u2019impiego di tecniche di encoding basate su intelligenza artificiale.<\/p>\n

Due tecnologie convergono verso un obiettivo comune<\/em><\/h4>\n

\"\"<\/a>L\u2019integrazione tra SPAIQ Stream<\/strong> di Small Pixels, soluzione di pre-processing basata su AI, e Ultraziq di MulticoreWare, framework ad alte prestazioni per l\u2019encoding, introduce uno stack di ottimizzazione coordinato che interviene sull\u2019intera pipeline.<\/p>\n

A differenza dei workflow tradizionali, che separano la preparazione del segnale dall\u2019encoding, questa integrazione consente un funzionamento sinergico tra le due fasi.
\nI risultati sono misurabili e ridefiniscono i parametri di efficienza operativa.<\/p>\n

\"\"<\/a>La soluzione consente una riduzione della banda fino al 40% mantenendo la qualit\u00e0 percepita.
\nL\u2019efficienza di encoding aumenta fino al 20% grazie alla maggiore integrazione tra i componenti del sistema.
\nLa compressione risulta pi\u00f9 efficace grazie a segnali di input ottimizzati tramite AI, progettati per migliorare la resistenza alla compressione dei pixel.<\/p>\n

La collaborazione rappresenta un\u2019evoluzione dell\u2019ecosistema SPAIQ<\/em><\/h4>\n

Small Pixels amplia il proprio approccio all\u2019intelligenza artificiale applicata al video introducendo nuove modalit\u00e0 di integrazione con tecnologie di terze parti.
\nL\u2019ingresso di MulticoreWare nella rete di integrazioni estende le possibilit\u00e0 di adozione della piattaforma, offrendo un percorso ad alte prestazioni per contesti che richiedono una stretta integrazione tra analisi del segnale e encoding.<\/p>\n

\"\"<\/a>L\u2019azienda evidenzia che l\u2019integrazione tra il livello di pre-processing e lo stack di encoding consente un approccio unificato e indipendente dall\u2019hardware, in grado di scalare l\u2019efficienza e ridurre i costi lungo l\u2019intera catena video.<\/p>\n

Per il settore, questa soluzione introduce un\u2019architettura orientata alla sostenibilit\u00e0 e alla scalabilit\u00e0.<\/p>\n

Applicabile a scenari OTT, produzione live, cloud gaming e videosorveglianza, il modello consente di ridurre l\u2019energia necessaria per ogni gigabyte trasmesso.
\nL\u2019ottimizzazione a livello di singolo pixel diventa cos\u00ec un elemento competitivo nella gestione dei flussi video ad alta intensit\u00e0 di dati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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