Chri Besenbruch, CEO Deep Render, melihat banyak masalah dengan cara pengembangan standar kompresi video saat ini. Dia pikir mereka tidak maju cukup cepat, mengeluhkan fakta bahwa mereka terganggu dengan ketidakpastian hukum dan mencela ketergantungan mereka pada perangkat keras khusus untuk akselerasi.

“Proses pengembangan codec rusak,” kata Besenbruch dalam wawancara dengan TechCrunch menjelang Disrupt, di mana Deep Render berpartisipasi dalam Disrupt Battlefield 200. “Dalam industri kompresi, ada tantangan signifikan untuk menemukan cara baru ke depan dan mencari untuk inovasi baru.”

Mencari cara yang lebih baik, Besenbruch ikut mendirikan Deep Render dengan Arsalan Zafar, yang dia temui di Imperial College London. Saat itu, Besenbruch sedang mempelajari ilmu komputer dan pembelajaran mesin. Dia dan Zafar berkolaborasi dalam proyek penelitian yang melibatkan distribusi terabyte video di seluruh jaringan, di mana mereka mengatakan bahwa mereka mengalami kekurangan teknologi kompresi secara langsung.

Terakhir kali TechCrunch meliput Deep Render, startup baru saja menutup putaran benih senilai £1,6 juta ($1,81 juta) yang dipimpin oleh Pentech Ventures dengan partisipasi dari Speedinvest. Kira-kira dalam dua tahun sejak itu, Deep Render telah mengumpulkan tambahan beberapa juta dolar dari investor yang ada, sehingga totalnya meningkat menjadi $5,7 juta.

“Kami berpikir, jika pipa internet sulit untuk diperluas, satu-satunya hal yang dapat kami lakukan adalah membuat data yang mengalir melalui pipa menjadi lebih kecil,” kata Besenbruch. “Oleh karena itu, kami memutuskan untuk memadukan pembelajaran mesin dan AI serta teknologi kompresi untuk mengembangkan cara baru yang fundamental dalam mengompresi data untuk mendapatkan rasio kompresi gambar dan video yang jauh lebih baik.”

Deep Render bukanlah yang pertama menerapkan AI ke kompresi video. DeepMind dari Alphabet mengadaptasi algoritme pembelajaran mesin yang awalnya dikembangkan untuk memainkan permainan papan untuk masalah mengompresi video YouTube, yang mengarah ke pengurangan 4% dalam jumlah data yang perlu dialirkan oleh layanan berbagi video ke pengguna. Di tempat lain, ada startup WaveOne, yang mengklaim codec video berbasis pembelajaran mesin mengungguli semua standar yang ada di seluruh metrik kualitas populer.

Tapi solusi Deep Render adalah platform-agnostik. Untuk membuatnya, Besenbruch mengatakan bahwa perusahaan menyusun kumpulan data lebih dari 10 juta urutan video tempat mereka melatih algoritme untuk belajar mengompres data video secara efisien. Deep Render menggunakan kombinasi hardware on-premise dan cloud untuk pelatihan, dengan yang pertama terdiri dari lebih dari seratus GPU.

Deep Render mengklaim standar kompresi yang dihasilkan 5x lebih baik daripada HEVC, codec yang banyak digunakan dan dapat berjalan secara real time di perangkat seluler dengan chip akselerator AI khusus (misalnya, Mesin Neural Apple di iPhone modern). Besenbruch mengatakan perusahaan sedang dalam pembicaraan dengan tiga perusahaan teknologi besar – semuanya dengan kapitalisasi pasar lebih dari $300 miliar – tentang pilot berbayar, meskipun dia menolak untuk menyebutkan nama.

Eddie Anderson, mitra pendiri di Pentech dan anggota dewan di Deep Render, berbagi melalui email: “Pendekatan pembelajaran mesin Deep Render untuk codec benar-benar mengganggu pasar yang sudah mapan. Tidak hanya itu rute perangkat lunak ke pasar, tetapi mereka [compression] kinerja secara signifikan lebih baik daripada keadaan seni saat ini. Karena permintaan bandwidth terus meningkat, solusi mereka memiliki potensi untuk mendorong kinerja komersial yang jauh lebih baik bagi pemilik dan distributor media saat ini.”

Deep Render saat ini mempekerjakan 20 orang. Pada akhir 2023, Besenbruch memperkirakan jumlahnya akan meningkat tiga kali lipat menjadi 62.