麻省理工實(shí)驗(yàn)室Pensieve人工智能工具讓網(wǎng)絡(luò)視頻不再緩慢
麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的一個(gè)研究人員團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為Pensieve的人工智能,可以使緩慢或模糊的網(wǎng)絡(luò)視頻成為過去。
流媒體視頻內(nèi)容近年來一直在跨越式發(fā)展,但不幸的是它的帶寬要求也呈現(xiàn)出跨越式的躍升。為了克服這個(gè)挑戰(zhàn),像YouTube或Netflix這樣的視頻平臺(tái)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(tǒng)檢測到您的互聯(lián)網(wǎng)速度減慢,下一個(gè)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(jìn)度。
該系統(tǒng)背后的思路是確保順暢的視頻播放,但有時(shí)即使是質(zhì)量下降,視頻仍然會(huì)暫停幾秒鐘,因?yàn)樗噲D緩沖下一個(gè)塊。這是因?yàn)樗惴ú⒉豢偸菧?zhǔn)確地預(yù)測下一個(gè)塊應(yīng)該使用什么分辨率。
這正是Pensieve的用武之地。麻省理工學(xué)院的研究人員使用一種獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰系統(tǒng)來開發(fā)它,訓(xùn)練它來識(shí)別有效的緩沖技術(shù)。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(jiǎng)勵(lì),如果視頻質(zhì)量低于某個(gè)閾值,它則可能會(huì)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(shí)際的表現(xiàn),它學(xué)習(xí)到不同的策略如何影響性能,它可以以更加強(qiáng)硬的方式改進(jìn)其決策策略。”
根據(jù)研究小組的論文,Pensieve可以將視頻流量比其他系統(tǒng)多減少10%至30%,用戶將其“體驗(yàn)質(zhì)量”評價(jià)為提高了10%至20%。
Mao表示,Pensieve具有足夠的靈活性以適應(yīng)不同的要求。例如,可以對其進(jìn)行培訓(xùn),可以以犧牲分辨率為代價(jià)保障視頻連續(xù)播放,或者也可以進(jìn)行相反的訓(xùn)練,讓質(zhì)量的優(yōu)先級(jí)高于順暢。
研究團(tuán)隊(duì)的下一個(gè)項(xiàng)目將是測試Pensieve在流媒體虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容中的有效性,它需要高得多的帶寬,并且對低質(zhì)量的容忍度要低得多。
麻省理工學(xué)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(zhì)量的VR可以輕松地達(dá)到每秒數(shù)百兆比特的速度,今天的網(wǎng)絡(luò)根本無法支持”。他表示,“我們很高興看到像Pensieve這樣的系統(tǒng)能夠?yàn)閂R等技術(shù)所做的一切。這還只是第一步。”

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