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At Intel Vision, Network Optix debuts natural language prompt prototype to redefine video management, offering industries faster AI-driven insights and efficiency. On the surface, aerospace manufacturers, shopping malls, universities, police departments and automakers might not have a lot in common. But they each collectively use and manage hundreds to thousands of video cameras across their properties. Another thing they have in common is Network Optix. The global software development company, headquartered in Walnut Creek, California, specializes in developing platforms that allow industries to manage, record and analyze huge amounts of video data. Working with Intel, Network Optix has optimized its software with the Intel® Core™ Ultra 200H series of processors in mind. With robust central processing units (CPUs), integrated neural processing units (NPUs) and graphics processing units (GPUs), the Intel processors, code-named Arrow Lake H, are designed to handle this type of complex AI at the edge. Press Kit: Intel Vision 2025 IP, or internet protocol, cameras transmit and receive data over a computer network. They’re the typical surveillance cameras you might see at government buildings, around shopping centers or on college campuses. They feed into a central database that a security guard or operations center can monitor. Artificial intelligence (AI) is changing the way companies and organizations think about and use video data that goes well beyond security. With AI, cameras along manufacturing assembly lines can count products and tell businesses how many are produced per day and when they were packaged. AI models can alert managers to where production might be slowing or when and how defects occur. And AI camera vision geared toward health and safety can set alerts when employees are not wearing proper protective gear. Processing at the Edge Makes the Difference Network Optix software can crunch all this video data in the cloud, but the big advantages and speed are seen via a server on premises, taking advantage of the power efficiency and overall performance of Intel Core Ultra 200H processors that were designed for edge AI applications. Unlike large data centers with dedicated AI infrastructure, edge AI deployments must seamlessly integrate into pre-existing IT systems in space-constrained, low-power and cost-sensitive environments. They’re not only processing AI there, but also the compute, video and graphics workloads. “You can search a whole year of data in several seconds,” says James Cox, vice president of Business Development at Network Optix. “It was a customer pain point that it took a long time to load up an archive and look through it. The old systems were slow to aggregate data around the world for a global company.” Network Optix’s technology is designed to be highly scalable and capable of handling large numbers of cameras and vast amounts of video data. The company currently has customers collectively using 4.5 million cameras globally across its system. “If you tried to run AI in the cloud or somewhere else that wasn’t your local premises, you’d be streaming a lot of data to the cloud. It’s about 5 megabytes per camera per second. If you have a hundred cameras, you’re now pushing 500 megs constantly up to the cloud, and a lot of sites have thousands of cameras, so it’s just not doable,” Cox says. “By running it at the edge, you turn it into just pure data, and you can then look at all of that and get alerts on it.” Those aerospace manufacturers? They’re some of Network Optix’s biggest customers. Think about a rocket launch … and the number of cameras required to provide an uninterrupted live feed of all areas of the rocket to engineers and the control room. The real-time information they capture is crucial to a successful launch. In its demonstration at Intel Vision, this screenshot image from Network Optix’s natural language prompt prototype using an Intel Core Ultra 265H processor shows several different video searches at once. Images in the middle show boundary boxes or object classification where the AI has detected and marked cars, a person, a bus, a motorbike and a traffic light in two video clips. CLIP Prompt text boxes in the other images show only the video clips where the AI model has found what was searched for. In these example cases, “black and red cars” was a search, “cars not crashing” was another search, as well as “room.” (Credit: Network Optix) An image from Network Optix’s AI video management platform shows a prompt search screen where the user enters text of what they’re searching for or want to be alerted about. Prompt 1 is a search for “highway with cars” and prompt 2 is “men working at construction site,” which is the example video clip. The CLIP Prompt text box on the image tells the user it recognized the construction workers through object classification of human faces. (Credit: Network Optix) The Event Rules menu in Network Optix AI models lets user perform an if-this-then-that scenario. This screenshot shows a user selecting a text overlay, where the CLIP prompt will show what was being searched via simple text overlay on the video clip. The menu shows other options available, including bookmarking clips, setting up a device recording each time the search term is found or sending an email, mobile or desktop notification. (Credit: Network Optix) (~2 MB) Customers that include large municipal traffic engineers or university campuses use drop-down menus to set filters within the platform to search for or set alerts for specific things such as traffic crashes or people fighting, for example. Within seconds, the AI scans all video feeds, live and recorded, for those parameters and pulls up only the relevant clips. It’s able to scan across multiple properties globally with no technical training needed; anyone from a receptionist to a security guard or administrator can use the system. Network Optix platforms integrate OpenAI’s CLIP (Contrastive Language – Image Pre-training) technology. It’s a neural network that recognizes images and connects them to text descriptions. It can detect objects, colors, human behavior and people, with an important distinction: Network Optix does

En Intel Vision, Network Optix estrena un prototipo rápido de lenguaje natural para redefinir la gestión de video, ofreciendo a las industrias información y eficiencia más rápidas impulsadas por la IA. En la superficie, los fabricantes aeroespaciales, centros comerciales, universidades, departamentos de policía y fabricantes de automóviles podrían no tener mucho en común. Pero cada uno usa y administra colectivamente cientos o miles de cámaras de video en sus propiedades. Otra cosa que tienen en común es Network Optix. La compañía global de desarrollo de software, con sede en Walnut Creek, California, se especializa en el desarrollo de plataformas que permiten a las industrias administrar, registrar y analizar grandes cantidades de datos de video. Trabajando con Intel, Network Optix ha optimizado su software con Intel® Core™ Ultra 200H serie de procesadores en mente. Con unidades de procesamiento central robustas (CPU), unidades de procesamiento neuronal integradas (NPU) y unidades de procesamiento de gráficos (GPU), los procesadores Intel, con nombre en código Arrow Lake H, están diseñados para manejar este tipo de IA compleja en el borde. Kit de Prensa: Visión Intel 2025 IP, o protocolo de Internet, las cámaras transmiten y reciben datos a través de una red informática. Son las cámaras de vigilancia típicas que puedes ver en edificios gubernamentales, alrededor de centros comerciales o en campus universitarios. Se alimentan en una base de datos central que un guardia de seguridad o centro de operaciones puede monitorear. La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que las empresas y organizaciones piensan y usan los datos de video que van mucho más allá de la seguridad. Con AI, las cámaras a lo largo de las líneas de ensamblaje de fabricación pueden contar productos y decirle a las empresas cuántos se producen por día y cuándo se empaquetaron. Los modelos de IA pueden alertar a los gerentes sobre dónde podría estar disminuyendo la producción o cuándo y cómo ocurren los defectos. Y la visión de la cámara de IA orientada a la salud y la seguridad puede establecer alertas cuando los empleados no usan el equipo de protección adecuado. Procesamiento en el Borde Hace la Diferencia El software Network Optix puede procesar todos estos datos de video en la nube, pero las grandes ventajas y la velocidad se ven a través de un servidor en las instalaciones, aprovechando la eficiencia energética y el rendimiento general de los procesadores Intel Core Ultra 200H que fueron diseñados para aplicaciones de IA de borde. A diferencia de los grandes centros de datos con infraestructura de IA dedicada, las implementaciones de IA de borde deben integrarse sin problemas en sistemas de TI preexistentes en entornos con limitaciones de espacio, baja potencia y sensibles a los costos. No solo están procesando IA allí, sino también las cargas de trabajo de cómputo, video y gráficos. “Puedes buscar todo un año de datos en varios segundos,” dice James Cox, vicepresidente de Desarrollo de Negocios de Network Optix. “Fue un punto doloroso para el cliente que tomó mucho tiempo cargar un archivo y mirarlo. Los sistemas antiguos tardaron en agregar datos en todo el mundo para una empresa global.” La tecnología Network Optixirs está diseñada para ser altamente escalable y capaz de manejar un gran número de cámaras y grandes cantidades de datos de video. La compañía actualmente tiene clientes que utilizan colectivamente 4.5 millones de cámaras a nivel mundial en todo su sistema. “Si intentaste ejecutar IA en la nube o en otro lugar que no fuera tu local, estarías transmitiendo muchos datos a la nube. Es de unos 5 megabytes por cámara por segundo. Si tienes cien cámaras, ahora estás empujando 500 megas constantemente a la nube, y muchos sitios tienen miles de cámaras, por lo que no es factible, dice Cox. “Al ejecutarlo en el borde, lo conviertes en datos puros, y luego puedes ver todo eso y recibir alertas en él.” ¿Esos fabricantes aeroespaciales? Son algunos de los clientes más grandes de Network Optixia. Piense en el lanzamiento de un cohete … y la cantidad de cámaras necesarias para proporcionar una transmisión en vivo ininterrumpida de todas las áreas del cohete a los ingenieros y la sala de control. La información en tiempo real que capturan es crucial para un lanzamiento exitoso. En su demostración en Intel Vision, esta imagen de captura de pantalla del prototipo de mensaje de lenguaje natural de Network Optix, que utiliza un procesador Intel Core Ultra 265H, muestra varias búsquedas de video diferentes a la vez. Las imágenes en el medio muestran cuadros de límite o clasificación de objetos donde la IA ha detectado y marcado automóviles, una persona, un autobús, una moto y un semáforo en dos videoclips. Los cuadros de texto CLIP Prompt en las otras imágenes muestran solo los videoclips donde el modelo AI ha encontrado lo que se buscó. En estos casos de ejemplo, “autos negros y rojos” era una búsqueda, “autos que no se estrellaban” era otra búsqueda, así como “room.” (Crédito: Network Optix) An image from Network Optix’s AI video management platform shows a prompt search screen where the user enters text of what they’re searching for or want to be alerted about. Prompt 1 is a search for “highway with cars” and prompt 2 is “men working at construction site,” which is the example video clip. The CLIP Prompt text box on the image tells the user it recognized the construction workers through object classification of human faces. (Credit: Network Optix) El menú Reglas de eventos en los modelos Network Optix AI permite al usuario realizar un escenario if-this-then-that. Esta captura de pantalla muestra a un usuario seleccionando una superposición de texto, donde el mensaje CLIP mostrará lo que se estaba buscando a través de una superposición de texto simple en el videoclip. El menú muestra otras opciones disponibles, incluidos los clips de marcadores, la configuración de una grabación de dispositivo cada vez que se encuentra el término de búsqueda o el envío de una notificación por correo electrónico, móvil o de escritorio. (Crédito: Red