Comtelsat nutzt die leistungsfähige IBM Cloud-Infrastruktur, um verschiedene Anwendungen zu hosten, die Regierungsorganisationen und politische Parteien bei der Zusammenarbeit mit Partnern aus der Rundfunkbranche unterstützen.
Im Vorfeld einer Wahl können politische Parteien beispielsweise einfach ihre eigenen Videos aufnehmen und sie auf ein Webportal hochladen, das von der Behörde verwaltet wird, die die Übertragungen zur Wahl überwacht. Die Agentur kann den Inhalt prüfen, sicherstellen, dass er die einschlägigen Gesetze und Sendestandards einhält, und ihn zur Veröffentlichung freigeben. Die Fernsehsender können dann auf die Inhalte zugreifen, sie herunterladen und sie für die Ausstrahlung in einem der von der Partei festgelegten Zeitfenster einplanen.
Gómez berichtet: „Dieser Prozess dauerte früher Tage oder Wochen. Wir haben ihn gestrafft, sodass eine Partei ein neues Video am Morgen aufnehmen und es noch am selben Abend im Fernsehen ausstrahlen kann. Das ist ein Quantensprung für den politischen Wahlkampf in Mexiko, denn es bedeutet, dass jede Partei ihre Kampagne in Echtzeit anpassen kann, wenn neue Themen und Fragen aufkommen.“
Eine ähnliche Comtelsat-Anwendung in der IBM Cloud hilft bei der Erstellung und Verteilung offizieller Regierungssendungen, z. B. präsidentielle Ansprachen, Notfall- und Warnmeldungen oder Kampagnen der Ministerien für Gesundheit und Bildung. Sie bewältigt auch das Live-Streaming und die Archivierung jeder Sitzung des nationalen Parlaments.
Mit Blick auf die Zukunft betrachtet Comtelsat die IBM Cloud als ideale Plattform, um diese Anwendungen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen anzureichern.
„Wir sind begeistert von IBM Watson“, so Gómez. „Wenn wir es darauf trainieren können, alle regionalen Variationen des mexikanischen Spanisch zu verstehen, dann wird es ein wunderbares Tool für unsere Kunden sein, um mehr Wert aus Millionen von Stunden archivierten Videomaterials zu ziehen. Es könnte zum Beispiel helfen, die Rednerinnen und Redner in jeder Parlamentsdebatte automatisch zu identifizieren und das Video zu annotieren, damit Journalisten oder Forscher die einzelnen politischen Beiträge finden und analysieren können.“
Generell können Verfahren des maschinellen Lernens für jede Organisation mit einem großen Videoarchiv nützlich sein, insbesondere für Sender. In Mexiko gelten beispielsweise strenge Vorschriften für die Untertitelung von Fernsehinhalten, und das Hinzufügen von Untertiteln zu archiviertem Videomaterial ist ein kostenintensiver und arbeitsaufwendiger Prozess. Die Natural Language Understanding-Funktionalität von Watson könnte es ermöglichen, den Prozess der Untertitelung zu automatisieren, was den Sendern viel Zeit, Mühe und Geld sparen würde.
Abschließend berichtet Gómez: „Ich habe eine Schätzung gehört, dass Unternehmen nur etwa 20 Prozent ihrer Daten analysieren können. In der Medienbranche sind es sogar noch weniger, weil wir gerade erst anfangen, Möglichkeiten zur effektiven Analyse von Videodaten zu entwickeln. Die Zusammenarbeit mit den IBM Cloud- und Watson-Teams hilft uns, zu erkunden, was bei der Videoanalyse möglich ist, und Lösungen zu finden, mit denen unsere Kunden ihre Branche grundlegend verändern können.“