ספק רגעים משני משחק למסכי האוהדים תוך שניות מהתרחשותם — AI מזהה, חותך, ממיתג ומפיץ תקצירים בזמן אמת.

לבעלי זכויות שידור וגופי שידור בתחום הספורט יש לחץ עצום לספק קטעי תקצירים באופן מיידי — האוהדים מצפים לראות גול, הטבעה, או טאצ'דאון ברשתות החברתיות תוך שניות, לא למחרת בבוקר. הפקת תקצירים מסורתית דורשת עורכים אנושיים שצופים בכל משחק, בוחרים רגעים ידנית, חותכים קליפים, מוסיפים גרפיקה ומעלים לכל פלטפורמה. ביום משחקים עמוס עם עשרות משחקים המתקיימים במקביל, זרימת עבודה זו אינה ניתנת להרחבה. תקצירים מתעכבים מאבדים פוטנציאל ויראלי, ומתחרים המפרסמים ראשונים תופסים את מרבית המעורבות והכנסות הפרסום. נפח התוכן החי על פני ליגות, חטיבות וענפי ספורט ברחבי העולם הופך את העיבוד הידני לבלתי ניתן להרחבה באופן מהותי.
גלו תוכניות יישום נוספות לפרויקט הבא שלכם
צרו קשר לדון כיצד נוכל לבנות פתרון זה עבור העסק שלכם עם צוות המומחים שלנו.
צרו קשרMicrocosmWorks יכולה לבנות מחולל תקצירי ספורט חי שמקבל הזנות שידור בזמן אמת, מיישם מודלי AI שאומנו על זיהוי אירועים ספציפיים לספורט כדי לזהות רגעי מפתח — שערים, עונשין, מהלכים גדולים, חגיגות, החלטות שנויות במחלוקת — ומפיק אוטומטית קטעי תקצירים באיכות שידור תוך שניות.
כל קליפ ממותג עם שכבות-על, גרפיקה של תוצאות ומיקומי ספונסרים, ולאחר מכן מופץ בו-זמנית לפלטפורמות חברתיות, אפליקציות מובייל ושירותי OTT. המערכת מטפלת במספר הזנות מקבילות, מתאימה את עצמה לענפי ספורט שונים עם טקסונומיות אירועים ניתנות להגדרה, ולומדת ממשוב עריכתי כדי לשפר את דיוק הזיהוי לאורך זמן.
המערכת משתמשת בארכיטקטורת סטרימינג עם השהיה נמוכה ועם הסקת מסקנות מואצת על ידי GPU בנקודת הקליטה. הזנות חיות זורמות דרך צינור זיהוי שפולט סמני אירועים מתויגים בזמן, המפעילים תהליך עבודה אוטומטי של חילוץ קליפים, קומפוזיציית גרפיקה והפצה מרובת פלטפורמות. שכבת סקירה אנושית מאפשרת לעורכים לאשר, לדחות או לשנות קליפים לפני או אחרי הפרסום, בהתאם לדרישות השהיה.
| שכבה | טכנולוגיות |
|---|---|
| Backend | Go, Python, gRPC, Apache Kafka, FFmpeg |
| AI / למידת מכונה | YOLOv8, SlowFast (זיהוי פעולה), Whisper, PyTorch, TensorRT, custom sport models |
| Frontend | React, Next.js, WebSocket streams, HLS.js, Tailwind CSS |
| מסד נתונים | TimescaleDB, PostgreSQL, Redis, S3 (אחסון קליפים) |
| תשתיות | AWS EC2 (מופעי GPU), MediaLive, CloudFront, Kubernetes, Terraform, Datadog |
בהתחשב במורכבות הארגונית ודרישות הזמן אמת, הבנייה מתבצעת לפי תוכנית קפדנית בת ארבעה שלבים:
1. שבועות 1-3 — קליטה ואגירה: בניית שכבת קליטת ההזנות החיות התומכת ב-SDI, SRT, ו-RTMP
כקלט; הטמעת אגירה מדויקת בפריים עם יתירות וניטור תקינות עבור כל הזנה.
2. שבועות 4-7 — זיהוי אירועים: אימון ופריסה של מודלי זיהוי ספציפיים לספורט, החל מענף ספורט אחד;
בניית צינור סמני האירועים ומערכת סיווג אירועים עם ניקוד ביטחון.
3. שבועות 8-10 — הפקת קליפים: פיתוח מנגנון חילוץ הקליפים האוטומטי, מנוע שכבות-על גרפיות עם
תמיכה בתבניות, רינדור מרובה רזולוציות, ולוח המחוונים לסקירה עריכתית.
4. שבועות 11-14 — הפצה והרחבה: חיבור לממשקי API של פלטפורמות חברתיות, הטמעת עיבוד מקבילי
מרובה הזנות, ביצוע בדיקות ביצועים של השהיה, ופריסה לתשתית ייצור.
| מדד | שיפור | פירוט |
|---|---|---|
| השהיית אספקת קליפים | פחות מ-30 שניות | מרגע התרחשות אירוע חי ועד קליפ שפורסם ברשתות חברתיות, תוך החלפת זמן טיפול ידני של 15-30 דקות. |
| כיסוי משחקים במקביל | 50+ הזנות במקביל | AI מתרחב לכל המשחקים ביום נתון ללא צורך בצוות עריכה נוסף. |
| מעורבות חברתית | עלייה פי 4 | יתרון הפרסום הראשון תופס את שיא החלון הויראלי עבור כל רגע מפתח. |
| עבודת עריכה | הפחתה של 70% | עורכים אנושיים עוברים מחיתוך ידני לאוצרות (curation) ובקרת איכות. |
| הכנסה לכל תקציר | עלייה של 45% | אספקת תקצירים מהירה ועקבית יותר מגדילה את חשיפות הפרסומות ואת ערך החסויות. |
הפוך כל וידאו לחנות — שידורים חיים שניתן לרכוש מהם, תיוג מוצרים מבוסס AI, מדידה וירטואלית, וקופה חלקה בתוך הנגן שממירה צופים לקונים.
MicrocosmWorks בונה מערכות לזיהוי הדגשות המשלבות מספר מקורות אות — כולל קפיצות רעש קהל מפיד האודיו, דפוסי תנועת מצלמה פתאומיים, שכבות גרפיות המצביעות על אירועי ניקוד, זיהוי חגיגות שחקנים, ומודלי אירועים ספציפיים לספורט (goals, touchdowns, home runs) — כדי לזהות אוטומטית רגעים הראויים להדגשה תוך שניות ממועד התרחשותם. המערכת מאומנת על אלפי שעות של צילומי ספורט מתויגים עבור כל ענף ספורט נתמך, ומשיגה מעל 95% recall באירועים מרכזיים. הדגשות מתויגות עם סוג האירוע, השחקנים המעורבים, והקשר המשחק לשימוש עריכתי מיידי.
MicrocosmWorks מתכננת ומפתחת תהליכי (pipelines) תקצירים חיים שמספקים תקציר חתוך, עם כתוביות וממותג, לתורי פרסום ברשתות החברתיות בתוך 30-90 שניות מהתרחשות האירוע בזרם המשחק החי. המערכת בוחרת באופן אוטומטי גבולות קליפ אופטימליים (כולל את ההכנה לאירוע והחגיגה), מיישמת שכבות גרפיקה (graphics overlays) באיכות שידור, מייצרת כתוביות תיאוריות עם שמות שחקנים וסטטיסטיקות, ומעצבת את הקליפ עבור כל פלטפורמת יעד באופן סימולטני. אספקה זו כמעט בזמן אמת (near-real-time) קריטית ללכידת חלון המעורבות ברשתות החברתיות כאשר האוהדים דנים באופן הפעיל ביותר במשחק.
MicrocosmWorks בונה מנועי התאמה אישית המייצרים אוספי היילייטס ייחודיים עבור כל אוהד בהתבסס על הקבוצות האהובות עליהם, השחקנים שהם עוקבים אחריהם, סוגי ההיילייטס המועדפים (שערים בלבד, מהלכי הגנה, התקפות שלמות), והעדפות משך צפייה אופטימלי. המערכת יכולה לספק סרטון היילייטס מותאם אישית באורך 2 דקות לאפליקציית כל משתמש תוך דקות ספורות משריקת הסיום, המכסה רק את הרגעים הרלוונטיים ביותר לתחומי העניין שלהם. התאמה אישית זו מגבירה באופן דרמטי את שיעורי צריכת ההיילייטס ומעורבות האוהדים בהשוואה לסרטוני סיכום כלליים.
MicrocosmWorks מיישמת אלגוריתמים לבחירת מצלמות שמנתחים את כל ה-feeds הזמינים (broadcast, טקטי, מצלמות שחקן מבודדות) ובוחרים את הזווית המרתקת ביותר עבור כל שלב של רגע שיא — בדרך כלל ה-broadcast feed עבור הקונטקסט, מצלמה מבודדת לרגע המפתח, וזווית חגיגה או שידור חוזר לסיום. המערכת יכולה גם לייצר גרסאות חלופיות עם עבודת מצלמה שונה עבור פלטפורמות שונות — קאט הדוק ממוקד שחקן עבור Instagram Stories לעומת תצוגה טקטית רחבה עבור YouTube. יצירת רגעי שיא מרובי מצלמות דורשת גישה ל-camera feeds של המקום, אותם MicrocosmWorks משלבת באמצעות standard broadcast infrastructure protocols.
MicrocosmWorks תומכת כרגע בזיהוי הדגשים עבור ענפי ספורט מקצועיים מרכזיים הכוללים כדורגל, פוטבול אמריקאי, כדורסל, בייסבול, קריקט, טניס, הוקי ו-MMA, עם מודלים ייעודיים לאירועים ספורטיביים שמבינים את דפוסי הניקוד, התזמון וההתרגשות הייחודיים של כל אחד מהם. הוספת ענף ספורט חדש דורשת 40-80 שעות של אימון מודל באמצעות צילומים מתויגים מאותו ענף ספורט, המכסים את האירועים הספציפיים, הכללים ומוסכמות השידור שלו, בשיעורי פיתוח של 25-50 דולר לשעה. לאחר האימון, מודל הספורט החדש מתחבר לאותה תשתית צינור (pipeline) בזמן אמת, כך שאין צורך לבנות מחדש את כל הפלטפורמה.