麻省理工實驗室Pensieve人工智能工具讓網絡視頻不再緩慢
麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的一個研究人員團隊開發了一種名為Pensieve的人工智能,可以使緩慢或模糊的網絡視頻成為過去。

流媒體視頻內容近年來一直在跨越式發展,但不幸的是它的帶寬要求也呈現出跨越式的躍升。為了克服這個挑戰,像YouTube或Netflix這樣的視頻平臺使用了將視頻分成更容易處理的塊的算法。如果他們的系統檢測到您的互聯網速度減慢,下一個視頻片段將以較低的分辨率播放,用這種方式努力追上播放進度。
該系統背后的思路是確保順暢的視頻播放,但有時即使是質量下降,視頻仍然會暫停幾秒鐘,因為它試圖緩沖下一個塊。這是因為算法并不總是準確地預測下一個塊應該使用什么分辨率。
這正是Pensieve的用武之地。麻省理工學院的研究人員使用一種獎勵和懲罰系統來開發它,訓練它來識別有效的緩沖技術。例如,只要成功播放完整的視頻而不必重新緩存,Pensieve就可以得到獎勵,如果視頻質量低于某個閾值,它則可能會受到懲罰。
博士生Hongzi Mao是這篇描述了Pensieve流程和功能論文的主要作者,他表示,“通過查看過去實際的表現,它學習到不同的策略如何影響性能,它可以以更加強硬的方式改進其決策策略。”
根據研究小組的論文,Pensieve可以將視頻流量比其他系統多減少10%至30%,用戶將其“體驗質量”評價為提高了10%至20%。
Mao表示,Pensieve具有足夠的靈活性以適應不同的要求。例如,可以對其進行培訓,可以以犧牲分辨率為代價保障視頻連續播放,或者也可以進行相反的訓練,讓質量的優先級高于順暢。
研究團隊的下一個項目將是測試Pensieve在流媒體虛擬現實內容中的有效性,它需要高得多的帶寬,并且對低質量的容忍度要低得多。
麻省理工學院的教授Mohammad Alizadeh(Mohammad Alizadeh)是Pensieve上這篇論文的一位合著者,他表示:“你需要的4K質量的VR可以輕松地達到每秒數百兆比特的速度,今天的網絡根本無法支持”。他表示,“我們很高興看到像Pensieve這樣的系統能夠為VR等技術所做的一切。這還只是第一步。”
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