Sosial uzaqlaşma günlərində, evdə milyonlarla keşişin internetdə televizor izləməsi üçün Stanford tədqiqatçıları axın video texnologiyasında əhəmiyyətli bir inkişaf nümayiş etdirən bir alqoritmi ortaya qoydular.

Fugu adlanan bu yeni alqoritm, video axınını izləyən könüllü izləyicilərin köməyi ilə, real vaxt rejimində bu məlumat axınını yoxlamaq üçün maşın öyrənməsini istifadə edən kompüter alimləri tərəfindən işlənib hazırlanmışdır.

Elmi bir məqalədə tədqiqatçılar, izləyicinin internet bağlantısı keyfiyyətini pisləşdirmədən ala biləcəyi qədər çox məlumat yayan bir alqoritm yaratdıqlarını təsvir edirlər.

"Axınlarda, dayanacaqlardan qaçınmaq bu alqoritmlərdən çox asılıdır" deyən kompüter elmləri doktoru namizədi və 2020 USENIX NSDI İcma Mükafatını alan ilk kağız müəllifi Francis Yan deyir.

Videonun yayılması üçün üstünlük təşkil edən sistemlərin əksəriyyəti, professorlar Nik McKeown və Ramesh Johari ilə birlikdə yeddi il əvvəl o vaxtkı Stanford məzunu Te-Yuan Huang tərəfindən hazırlanmış BBA olaraq bilinən Bufer əsaslı alqoritm adlanır.

BBA sadəcə buferdə nə qədər video olduğunu izləyicinin cihazından soruşur. Məsələn, 5 saniyədən az bir müddət saxlanarsa, alqoritm fasilələrdən qorunmaq üçün daha aşağı keyfiyyətli görüntülər göndərir. Tampon 15 saniyədən çox müddətə saxlanarsa, alqoritm mümkün olan ən yüksək keyfiyyətli video göndərir. Sayı bir-birinə düşərsə, alqoritm keyfiyyətə uyğun olaraq düzəldilir.

BBA və bənzər alqoritmlər sənayedə geniş yayılsa da, illərdir tədqiqatçılar tərəfindən maşın öyrənməsindən istifadə edərək daha mürəkkəb alqoritmlər hazırlamağa cəhdlər edilmişdir - bu kompüterlər bəzi prosesləri optimallaşdırmağı öyrətdikləri süni intellekt formasıdır.

Köhnə zibil-in-zibil xaricindəki kompüter reklamının müasir bir dəyişikliyində, bu maşın öyrənmə alqoritmləri ümumiyyətlə real internet üzərindən çatdırılan şeydən çox, öyrənmək üçün simulyasiya edilmiş məlumat tələb edir. Orada bir problem var.

"İnternet, simulyasiyalarımızın modelləşdirə biləcəyindən daha çirkin bir yerə çevrildi" dedi. Layihəyə rəhbərlik edən kompüter elmləri dosenti Keith Winstein, kompüter elmləri və elektrik mühəndisliyi dosenti Philip Levis ilə birlikdə Yan-a məsləhət verdi. "Francis'in tapdığı şey, bu alqoritmlərdən birini həqiqi internetdə işlətməklə simulyasiyada işləmək arasında bir boşluq ola biləcəyini göstərir."

Televiziyaya baxan dünyanın real bir mikrokosmosunu yaratmaq üçün Winstein komandası, Stanford'ın Packard binasının üstündə bir anten qurdu və sonra tədqiqat layihəsində iştirak etmək üçün qeydiyyatdan keçən könüllülərə sərbəst buraxdılar. , Puffer kimi tanınır. 2018-ci ilin sonlarından başlayaraq könüllülər Puffer vasitəsilə televiziya proqramlarını yayımladı və izlədi və kompüter alimləri eyni zamanda öz maşın öyrənmə alqoritmi, Fugu və digər dörd aparıcı namizəd, o cümlədən BBA da performanslarını əsas götürərək tənzimləmək üçün istifadə edərək məlumat axınını izlədi. tamaşaçıların yaşadığı həqiqi keyfiyyət şərtləri.

Axınlarının başlanğıcında hər bir izləyiciyə təsadüfi olaraq beş axın alqoritmindən biri təyin edildi və Stanford komandası orta video keyfiyyəti, dayanacaqların sayı və izləyicinin qurulduğu müddət uzunluğu kimi axın məlumatlarını qeyd etdi.

Nəticələr simulyasiyalara və ya daha kiçik testlərə əsaslanan əvvəllər aparılan tədqiqat işlərinə zidd idi. Güman ki, inkişaf etmiş maşın öyrənmə alqoritmləri real dünyada BBA-ya qarşı sınaqdan keçirildikdə, daha sadə standart öz əlində idi. Məhkəmə sonunda Fugu, digər alqoritmləri, o cümlədən BBA-nı ən az fasilə müddəti, ən yüksək görüntü qətnaməsi və video keyfiyyətinin uyğunluğu baxımından üstün etdi. Üstəlik, bu düzəlişlər izləyicilərin diqqətini cəlb etmək gücünə sahibdir. Fugu ilə qidalanan video axınlarını izləyən digər test alqoritmlərinə nisbətən orta hesabla 5-9% uzun sürür.

"Həqiqi dünyanın simulyasiyadan fərqli olan bəzi təəccüblü yolları tapdıq və maşın öyrənməsinin bəzən yanlış nəticələr verə biləcəyinə inanırıq. Bu çox maraqlı problemlərin həll olunmasını nəzərdə tutur" deyə Winstein söyləyir.

Əvvəlki:Tədqiqatçılar, əlaqə izləri üçün bluetooth-dan istifadənin mümkün məxfilik problemlərini öyrənirlər

Next:Hər kəs qapalı vəziyyətdə qalaraq, esports günəşdə vaxt keçirir

Mesaj yaz

Message siyahısı

Şərhlər Loading ...