Szerző: Habók Lilla

2016. augusztus 26. 09:45

Hatékony képtömörítő eljáráson dolgozik a Google

A képtömörítést mesterséges intelligenciával forradalmasítaná a Google kutatócsoportja, amelyhez a TensorFlow gépi tanulási technológiát és az agy működését utánzó neurális hálózatokat vette alapul.

A képtömörítést az agy működését utánzó neurális hálózatok használatával próbálja megoldani a Google egyik csapata - derül ki a kutatók által publikált tanulmányból. A tudósok a problémafelvetést mintha a Silicon Valley sorozatból választották volna, amelyben a főszereplő startup csapat szintén a hatékony fájltömörítés kivitelezésén dolgozik. A megoldás lényege mindkét esetben az lenne, hogy olyan kisméretű képeket lehessen tömörítéssel készíteni, amelyeknek a minősége az emberi szem számára is elfogadható.

A kutatócsoport a Google által nyílt forrásúvá tett TensorFlow gépi tanulási technológián alapuló mesterséges intelligenciát vetette be a megoldáshoz. A módszer kézenfekvő abból a szempontból, hogy a deep learning rendszer elődjeként futó DistBelief többféle képekkel kapcsolatos munkát is elvégzett már: a Google Photos intelligens képkeresője és képcímkézője, illetve a DeepDream képgeneráló mögött is ez a technológia állt. Egyébként pont a Google által rendelkezésre bocsátott, határtalan fotótárhely indokolja, hogy miért van a cégnek szüksége a kisebb fotókra a szerver futási idejének és az energiafogyasztásnak csökkentése, illetve az átviteli sebesség növelése miatt.

Online, 24 órás, haladó Kubernetes képzést indít a HWSW!

A 8 alkalmas tanfolyamra most early bird kedvezménnyel lehet jelentkezni! A képzéshez 2in1 akció keretében 24 órás alapozó képzés is elérhető!

Online, 24 órás, haladó Kubernetes képzést indít a HWSW! A 8 alkalmas tanfolyamra most early bird kedvezménnyel lehet jelentkezni! A képzéshez 2in1 akció keretében 24 órás alapozó képzés is elérhető!

Kezdésként az új mesterséges intelligencia 6 millió fotón futtatta le a 32 x 32 pixeles kicsinyítést, majd képenként kiválasztotta a száz legkevésbé hatékonyan tömörített darabot az elemzéshez. Az elmélet szerint ezeknek a nehezen tömöríthető biteknek a megfejtése után már gyerekjáték a kép maradék részének a feldolgozása. A kiértékelés után a mesterséges intelligencia előrejelzi, hogyan fog kinézni a kép a tömörítés után, és legenerálja az eredményt. A hagyományos JPEG tömörítő megoldásokkal szemben ez a technológia eldöntheti magától, hogy az adott kép különböző részeinek tömörítéséhez melyik a legjobb módszer.

A rendszer még nem tökéletes, és olykor olyan képeket generál, amelyek nem néznek ki túl jól az emberi szem számára - ezt a csapat is belátja, de a tanulmánnyal azt próbálják bizonyítani, hogy ez az eljárás hatékonyabb lehet a JPEG tömörítő megoldásánál. Viszont a tömörítés hatékonyságának tesztelésére használható szabványos eljárás sem létezik egyelőre, ezért az állítást nem lehet megbízhatóan igazolni. Bár a tömörítő eljárás még nincs kész és még nem lehet vele a Google termékekben találkozni, de a kutatócsapat haladása szembetűnő, úgyhogy érdemes lesz figyelemmel követni a projektet.

Szerkesztőségi csapatunkba padavanokat keresünk, akik hozzánk hasonló elveket vallanak a tájékoztatásról és nyitottak az éles kiképzésre.

a címlapról

Hirdetés

Online, 24 órás, haladó Kubernetes képzést indítunk, most early bird kedvezménnyel!

2021. július 25. 20:51

A 8 alkalmas tanfolyam tökéletes választás lehet azoknak a szakembereknek, akik teszt jelleggel már használnak Kubernetest és általános ismeretekkel is rendelkeznek, de vagy nem a mindennapok szintjén, vagy éles környezetbeli elvárások nélkül. A képzéshez most 2in1 akció keretében 24 órás alapozó képzés is elérhető!