雷鋒網 AI科技評論按:在網上看視頻時,緩沖或色塊問題時有發(fā)生,極其影響觀看體驗?,F在,MIT計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)利用神經網絡算法,最大化地緩解了這種現象。將這種算法應用到YouTube或Netflix等網站之后,觀眾將會獲得更好的體驗。此外,這項技術還能應用于VR,緩解現有的網絡帶寬不夠的問題。
Engadget上的一篇文章詳述了CSAIL新的方法,雷鋒網 AI科技評論將其編譯如下。
緩沖和色塊是流媒體視頻播放中常常出現的問題。一旦出現這種情況,會影響觀看體驗,觀眾換臺之后,又會影響廣告商的收入。并且,這種情況還給流媒體服務帶來了技術上的難點——很難設計出解決方案。
MIT 計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)新發(fā)明的神經網絡AI算法或許恰好能滿足互聯網所需的流暢流媒體服務。
上面播放的視頻并不是以整段傳輸到電腦上的,那會占用太大的帶寬。事實上,數據被分成小片段,然后按順序傳送。但是為了保證視頻質量,像YouTube這樣的網站是利用ABR(碼率自適應)算法來確定視頻播放的分辨率。ABR算法通常有兩種模式:一種是測量網絡傳輸數據的速率,另一種是保證視頻開頭有足夠的緩沖區(qū)。
如果基于速率的算法失敗了,系統(tǒng)會降低比特率以確保視頻繼續(xù)播放,這會導致色塊問題。
另外,如果試圖將視頻快進太多,將會更加影響播放體驗,這是因為基于緩沖的系統(tǒng)提前加載新的視頻塊和緩沖區(qū)時,不得不暫停播放。
這兩種ABR模式本質上是解決同一問題的兩面,他們都沒有完全解決問題的能力。接下來就是人工智能的用武之地了。
實際上已經有了一些關于這個問題的研究??突仿〈髮W的一個研究小組最近開發(fā)了一種叫做“模型預測控制”(MPC)的方案,試圖預測網絡環(huán)境如何隨時間變化,并基于這個模型做出優(yōu)化決策。然而,這個系統(tǒng)的問題在于,它只會基于模型自身做出優(yōu)化決策,不適合那些突然或急劇發(fā)生流量變化的網絡。
CSAIL的新方法被稱為“Pensive”,它并不依賴模型,而是用機器學習來計算何時(以及何種情況下)在速率ABR和基于緩沖的ABR之間進行切換。和其他神經網絡一樣,Pensive使用獎勵和懲罰來強化每次試驗的結果。隨著時間的推移,系統(tǒng)能夠調整自己的行為,始終獲得最高的獎勵。有趣的是,由于可以調節(jié)獎勵,我們可以調整系統(tǒng),讓它執(zhí)行我們想要得到的行為。
麻省理工學院教授Mohammad Alizadeh在一份聲明中說:“我們的系統(tǒng)很靈活,無論想要什么樣的效果,都可以優(yōu)化它來實現。甚至可以想象用戶個性化自己的流媒體體驗,這取決于他們是想要讓緩沖優(yōu)先還是讓分辨率優(yōu)先。”該團隊對這個神經網絡只進行了總長一個月的下載視頻內容的訓練,就已經能獲得與MPC系統(tǒng)相同的分辨率,但減少了10%到30%的緩沖問題。
我們最終會看到這一技術被YouTube和Netflix等公司采用,但麻省理工學院的團隊希望先將它應用于VR。Alizadeh說:“VR需要4k的分辨率,在使用時,碼率很容易就達到每秒上千兆,而現在的網絡根本無法支持。我們很高興看到像Pensieve這樣的系統(tǒng)能夠為VR等這樣的應用做些什么。這只是我們所做出的第一步。”
via:Engadget
雷鋒網(公眾號:雷鋒網)AI科技評論編譯
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