MIT發(fā)明了一種經(jīng)由過(guò)程延長(zhǎng)緩沖時(shí)光和像素的辦法,來(lái)增長(zhǎng)視頻數(shù)據(jù)流。 MIT的盤(pán)算機(jī)迷信和人工智能試驗(yàn)室依據(jù)分歧的收集情況來(lái)遴選分歧的算法,開(kāi)辟出了一個(gè)新的AI,名為Pensieve,可以帶來(lái)更高質(zhì)量的流媒體體驗(yàn),延長(zhǎng)緩沖時(shí)光。 “當(dāng)我們用綜合數(shù)據(jù)在‘新兵練習(xí)營(yíng)’里測(cè)試Pensieve時(shí),它可以弄清晰供應(yīng)自順應(yīng)碼率(ABR)算法,”博士生Hongzi Mao說(shuō)道。他是相干文章的第一作者,下周將列席洛杉磯的SIGCOMM會(huì)議。“這類(lèi)壓力測(cè)試也注解它可以在實(shí)際世界的新情況中運(yùn)轉(zhuǎn)優(yōu)越。” YouTube和Netflix等網(wǎng)站其實(shí)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(lái)決議每小塊的分辯率。這類(lèi)做法切實(shí)其實(shí)供給了更連接的不雅看體驗(yàn),也能夠節(jié)儉寬帶流量,然則也存在一些成績(jī)。假如銜接太甚遲緩,YouTube能夠會(huì)臨時(shí)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(jìn)。 如今有兩種ABR:基于速度的ABR可以丈量一個(gè)收集傳輸數(shù)據(jù)的速度;基于緩沖的ABR包管視頻開(kāi)首的緩沖是足夠的。 這兩種算法今朝各自只能存眷一個(gè)方面,然則MIT的新算法Pensieve可以應(yīng)用機(jī)械進(jìn)修來(lái)依據(jù)收集情形選擇最好的體系。 在試驗(yàn)中,測(cè)試的AI應(yīng)用的是wifi和LTE,試驗(yàn)團(tuán)隊(duì)發(fā)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(hù)評(píng)價(jià)此AI播放的視頻進(jìn)步了10-25%的“體驗(yàn)質(zhì)量”。 但是,研討人員只用一個(gè)月的下載視頻測(cè)試了Pensieve,且信任其在流量巨子YouTube和Netflix等網(wǎng)站上應(yīng)用,機(jī)能會(huì)更好。 卡耐基梅隆年夜學(xué)電子與盤(pán)算機(jī)工程副傳授Vyaz Sekar也介入了本次研討,他表現(xiàn):“之前掌握邏輯性的辦法是基于人類(lèi)專(zhuān)家直覺(jué)的。本次研討注解這類(lèi)機(jī)械進(jìn)修辦法有愿望應(yīng)用‘深度進(jìn)修’類(lèi)的技巧。”他和卡耐基梅隆年夜學(xué)的其他研討人員一同想要把兩種ABR算法聯(lián)合到一路,當(dāng)獲得嚴(yán)重停頓時(shí),他們?nèi)匀慌龅搅司W(wǎng)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(shí)就會(huì)沒(méi)有旌旗燈號(hào),你可以關(guān)失落位率,就義分辯率包管視頻的加載。 Hongzi Mao說(shuō):“我們的體系很靈巧,你可以選擇本身想要優(yōu)化的方面。你乃至可以想象一個(gè)用戶(hù)特性化設(shè)置本身的視頻加載體驗(yàn),不論想要清除再緩沖照樣分辯率。” 接上去,這個(gè)團(tuán)隊(duì)籌劃用VR來(lái)測(cè)試Pensieve。 研討人員表現(xiàn):“4K的VR所需的位率每秒可以輕松累計(jì)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(dòng)的。這是我們邁出的第一步。”
