Kurze Bytes: Pensieve ist ein neuronales Netzwerk, das von den Forschern des MIT CSAIL entwickelt wurde. Es wurde entwickelt, um das Video-Streaming mittels maschinellem Lernen zu optimieren und je nach Bedarf verschiedene Algorithmen aufzugreifen. Die ersten Experimente haben gezeigt, dass das Streaming-Erlebnis mit einer 10 bis 30-prozentigen Reduzierung der Pufferung von Videostreams verbessert wurde.
Ein reibungsloses Streaming-Erlebnis ist der Traum eines jeden Internetnutzers, aber nicht alle haben die Möglichkeit einer schnellen Internetverbindung mit niedriger Latenz. Das Ergebnis sind verzerrte und verpixelte Videos, die nur die Zuschauer irritieren.
In dieser Hinsicht wurden Fortschritte erzielt. Auf Websites wie Youtube wurden Adaptive Bitrate (ABR) -Technologien implementiert. Das Video wird nicht auf einmal auf Ihrem Gerät abgelegt, sondern in kleinen, seriell gelieferten Brocken.
ABR lässt sich in zwei Kategorien einteilen: rate-based, die die Geschwindigkeit berücksichtigt, und puffer-based, die sicherstellen, dass immer eine bestimmte Datenmenge vorgeladen wird.
Beide Typen tragen zur Verbesserung der Streaming-Sitzungen bei, sind jedoch nicht effizient, um unter allen Bedingungen zu passen. Zum Beispiel kann bei der ratenbasierten Pufferung die Netzwerkgeschwindigkeit drastisch sinken.
Die Verschlechterung der Qualität ist ein Nachteil für die Nutzer und Anbieter von Inhalten, die ebenfalls Einnahmen aus Anzeigeneinnahmen hinnehmen müssen, da der Nutzer das Video häufiger verlässt. Es besteht also noch Verbesserungsbedarf. Und was kann besser sein, als eine KI ins Bild zu setzen?
Forscher des CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) des MIT haben ein neuronales Netzwerk-AI namens Pensieve entwickelt, das intelligent genug ist, um das Video-Rebuffering aus unserem Leben zu reduzieren oder sogar zu eliminieren. In der jüngsten Vergangenheit hat CSAIL bewusstgesteuerte Roboter und Speicher geschaffen, die sich in Echtzeit unter ihrer Liste der Erfolge ändern.
Zuvor haben die Forscher der Carnegie Mellon University die beiden ABR-Typen mithilfe ihres Ansatzes "Model Predictive Control (MPC)" kombiniert, der vorhersagen soll, "wie sich die Bedingungen im Laufe der Zeit entwickeln werden." Laut Professor Mohammad Alizadeh, der Teil des Forschungsteams von Pensieve ist, ist dies ein wichtiger Faktor.
Die KI des MIT folgt keinem bestehenden Modell, sondern stellt einen ABR-Algorithmus als neuronales Netzwerk dar. Die KI führt mehrere Tests in Situationen mit unterschiedlichen Netzwerkbedingungen und Pufferungsbereichen durch.
Im Laufe der Zeit lernt es aus seiner Erfahrung und wird besser. Wie bei neuronalen Netzwerken gibt es Belohnungen und Strafen. Die höchste Belohnung ist für pufferfreie Video-Streams in hoher Qualität und eine Strafe, wenn die Pufferung erfolgt.
Die Forscher sagen, dass Pensive in hohem Maße an die Bedürfnisse der Anbieter von Inhalten angepasst werden kann. Beispielsweise kann die Bitrate eines YouTube-Videos für einen U-Bahn-Fahrer, der gerade in eine Totzone geht, automatisch reduziert werden. Dann könnten genügend Daten vorgeladen werden, um den Stream pufferfrei zu machen, bis er rauskommt.
Den Forschern zufolge wurde Pensieve mit "einem Monat heruntergeladenen Videos" geschult. Wenn die enormen Videobibliotheken von Streaming-Diensten wie YouTube genutzt werden sollten, wären die Ergebnisse der Performance bedeutender gewesen. Überraschenderweise überschritt YouTube im Mai eine Betrachtungszeit von 1 Milliarde Stunden pro Tag.
Das neue AI-System kann von Streaming-Giganten wie YouTube und Netflix genutzt werden. Die Forscher streben jedoch auch nach anderen Möglichkeiten. ihr nächstes Projekt würde Pensieve auf VR testen. VR-Inhalte in 4K-Qualität erfordern eine exorbitante Bitrate, bei der die KI helfen kann.
Die Entwicklung von Pensieve wurde von Qualcomm und der National Science Foundation finanziell unterstützt. Die Forscher werden ihre Arbeit nächste Woche auf der SIGCOMM-Konferenz in Los Angeles präsentieren.
Hat Ihnen das Konzept von Pensieve gefallen? Erzählen Sie uns in den Kommentaren von Ihrem Video-Streaming-Erlebnis.
