Informatikariek "laborategi" bat sortzen dute streaming bideoa hobetzeko

Distantzia soziala bizi duten egun hauetan, milioika klaustro etxean telebista binge-Internet ikusteko moduan, Stanford-eko ikertzaileek bideo-teknologiaren streamingaren hobekuntza nabarmena erakusten duen algoritmoa aurkeztu dute.

Fugu izeneko algoritmo berri hau bideo korronte bat ikusi zuten ikusle boluntarioen laguntzarekin garatu zen, datu fluxu hori aztertzeko makina ikasteko erabiltzen zituzten ordenagailuek eskaini zutena, glitches eta saltokiak murrizteko moduak bilatuz.

Dokumentu zientifiko batean, ikertzaileek deskribatzen dute nola ikusitako interneteko konexioak kalitatea degradatu gabe ikus ditzaketen bezainbeste datu bultzatzen dituen algoritmoa nola sortu duten.

"Streamingean, paretak saihestea algoritmo hauen araberakoa da", dio Francis Yanek, informatikako doktoregoko hautagaia eta paperaren lehen egilea, 2020 USENIX NSDI Community Award saria jaso zuena.

Bideoa streaming bidez nagusitzeko sistema asko BBA izenarekin ezagutzen den Buffer-oinarritutako Algoritmoan oinarritutako zerbait da. Duela zazpi urte, Stanford-eko Te-Yuan Huang-eko ikaslea, Nick McKeown eta Ramesh Johari irakasleekin batera garatu zen.

BBA-k ikuslearen gailuak bufferrean zenbat bideo dituen galdetu besterik ez du egiten. Adibidez, 5 segundo baino gutxiago gordetzen baditu, algoritmoak kalitate txikiko filmak bidaltzen ditu etenen aurka babesteko. Bufferrak 15 segundo baino gehiago gordetzen baditu, algoritmoak ahalik eta kalitate goreneko bideoa bidaltzen du. Zenbakia tartean badago, algoritmoak kalitatea horren arabera moldatzen du.

BBA eta antzeko algoritmoak industrian oso zabalduta dauden arren, ikerlariek urteetan zehar errepikatu dira saiakerak makina ikasteko erabiltzen dituzten algoritmo sofistikatuagoak garatzeko; ordenagailuek prozesu batzuk optimizatzen irakasten baitute.

Baina ordenagailu zaharraren zaborraren zabalkundearen ordenagailu zaharraren aldaera moderno batean, makina ikasteko algoritmo horiek orokorrean datuengandik ikastea eskatzen dute, Interneteko benetako bidez ematen den gauza bat baino. Arazo bat dago.

"Internetek gure simulazioak modelatu dezakeena baino leku askoz nahasgarriagoa da", esan zuen Keith Winstein, proiektua gainbegiratu zuen informatikako irakasle laguntzaileak eta Yan aholkuak eman zituen Philip Levis informatika eta ingeniaritza elektrikoko irakasle elkartuarekin. "Francisek aurkitu zuena da algoritmo horietako bat simulazioan lan egitearen eta Interneten benetako funtzionamendua egitearen artean egon daitekeela."

Telebista ikusteko munduaren mikrokosmos errealista bat sortzeko, Winstein-en taldeak Stanford-en Packard eraikinaren gainean antena bat eraiki zuen aire libreko igorpen seinaleak konprimitzeko eta gero konprimitu eta igorri zituzten boluntarioek ikerketa proiektuan parte hartu ahal izateko. , Puffer izenarekin ezaguna. 2018ko amaieratik aurrera, boluntarioek Pufferren bidez telebistako programak erreproduzitu eta ikusi zituzten eta informatika zientzialariek aldi berean datuen korrontea kontrolatu zuten beren makina ikasteko algoritmoa erabilita, Fugu, eta beste lau lehiakide garrantzitsu, BBA barne, beren errendimendua oinarritzat hartuta entrenatu ziren. ikusleek bizi zituzten kalitate baldintzak.

Beren korrontearen hasieran, ikusle bakoitzari streaming-eko bost algoritmoetako bat ausaz esleitu zitzaion eta Stanford-ek streaming bidezko datuak grabatu zituen, bideoaren batez besteko kalitatea, saltoki kopurua eta ikusleak sintonizatutako denboraren iraupena bezala.

Emaitzak ez ziren ados egon simulazioetan edo proba txikiagoetan oinarritutako ikerketa ikertzaile batzuekin. Ustez makina ikasteko algoritmoak BBAren aurka mundu errealean probatu zirenean, estandar sinpleak berea zuen. Probaren amaieran, ordea, Fuguuk gainbegiratu zituen beste algoritmoak —BBA barne—, etenaldi gutxien, irudi bereizmen handiena eta bideoaren kalitatearen koherentziari dagokionez. Gainera, hobekuntza horiek ikusleek sintonizatuta edukitzeko ahalmena dutela dirudi. Fuguek elikatutako bideo-korronteak ikustean, batez beste, probatutako beste algoritmoek baino% 5-9 gehiago irauten dute.

"Benetan mundu harrigarria simulazioarengandik bereizten den modu harrigarri batzuk aurkitu ditugu. Makina ikasteak batzuetan emaitza engainagarriak sor ditzake. Zirraragarria da erronka interesgarri asko iradokitzen dituela", esan du Winsteinek.

Utzi mezu bat 

izena *

Emaila *

Telefonoa

Helbidea

kodea

Mezua

 

Mezu zerrenda