MIT發明了一種經由過程延長緩沖時光和像素的辦法，來增長視頻數據流。

　　MIT的盤算機迷信和人工智能試驗室依據分歧的收集情況來遴選分歧的算法，開辟出了一個新的AI，名為Pensieve，可以帶來更高質量的流媒體體驗，延長緩沖時光。

　　“當我們用綜合數據在‘新兵練習營’里測試Pensieve時，它可以弄清晰供應自順應碼率（ABR）算法，”博士生Hongzi Mao說道。他是相干文章的第一作者，下周將列席洛杉磯的SIGCOMM會議。“這類壓力測試也注解它可以在實際世界的新情況中運轉優越。”

　　YouTube和Netflix等網站其實不是把完全的視頻送到你的電腦上，而是把視頻切成了小塊，依附ABR算法來決議每小塊的分辯率。這類做法切實其實供給了更連接的不雅看體驗，也能夠節儉寬帶流量，然則也存在一些成績。假如銜接太甚遲緩，YouTube能夠會臨時下降分辯率，包管視頻連接播放。并且由于視頻是塊狀的，所以也不克不及快進。

　　如今有兩種ABR：基于速度的ABR可以丈量一個收集傳輸數據的速度；基于緩沖的ABR包管視頻開首的緩沖是足夠的。

　　這兩種算法今朝各自只能存眷一個方面，然則MIT的新算法Pensieve可以應用機械進修來依據收集情形選擇最好的體系。

　　在試驗中，測試的AI應用的是wifi和LTE，試驗團隊發明其可使視頻在異樣分辯率下播放，然則要比其他辦法快10-30%。另外，用戶評價此AI播放的視頻進步了10-25%的“體驗質量”。

　　但是，研討人員只用一個月的下載視頻測試了Pensieve，且信任其在流量巨子YouTube和Netflix等網站上應用，機能會更好。

　　卡耐基梅隆年夜學電子與盤算機工程副傳授Vyaz Sekar也介入了本次研討，他表現：“之前掌握邏輯性的辦法是基于人類專家直覺的。本次研討注解這類機械進修辦法有愿望應用‘深度進修’類的技巧。”他和卡耐基梅隆年夜學的其他研討人員一同想要把兩種ABR算法聯合到一路，當獲得嚴重停頓時，他們仍然碰到了網速難以模仿的艱苦。

　　除這些停頓之外，MIT的新AI也異常靈巧，可讓你選擇若何播放。好比，假如你曉得你立時就會沒有旌旗燈號，你可以關失落位率，就義分辯率包管視頻的加載。

　　Hongzi Mao說：“我們的體系很靈巧，你可以選擇本身想要優化的方面。你乃至可以想象一個用戶特性化設置本身的視頻加載體驗，不論想要清除再緩沖照樣分辯率。”

　　接上去，這個團隊籌劃用VR來測試Pensieve。

　　研討人員表現：“4K的VR所需的位率每秒可以輕松累計幾億兆位，如今收集基本支撐不了。有Pensieve如許可以改良VR的體系，我們是很沖動的。這是我們邁出的第一步。”