MIT研發(fā)新AI技術(shù)：讓視頻播放不卡頓 未來或用于VR視頻

美國麻省理工學(xué)院（MIT）計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）的一支研究團(tuán)隊，在教授穆罕默德·阿里扎德（Mohammad Alizadeh）的領(lǐng)導(dǎo)下，他們開發(fā)出一個名叫“Pensieve”的AI，它可以挑選最佳算法，確保流媒體視頻播放時順暢無阻不中斷，回放時讓質(zhì)量達(dá)到最佳。

Pensieve以現(xiàn)有技術(shù)作為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)，比如ABR技術(shù)，YouTube使用了該技術(shù)，簡單來講就是降低視頻質(zhì)量，確保視頻流暢播放。AI可以根據(jù)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)條件選擇選擇不同的算法，盡可能彌補某一種方法的缺陷。在實驗過程中，CSAIL研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)視頻以流形式播放時再緩沖減少10-30%，也就是播放時速度比傳統(tǒng)算法快10-30%，畫質(zhì)提高10-25%。對于大多視頻觀者來說體驗會有明顯的改善。

與傳統(tǒng)方法相比，CSAIL的方法有一個明顯的不同點：它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而不是嚴(yán)格的算法式技術(shù)。通過反饋系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以持續(xù)學(xué)習(xí)，尋找優(yōu)化方法，反饋系統(tǒng)的目標(biāo)是讓視頻回放變得更流暢，如果是傳統(tǒng)方法，就會設(shè)定一套明確規(guī)則，緩沖視頻時算法技術(shù)會按規(guī)則行事。

研究人員還說，在用戶端也許可以對系統(tǒng)進(jìn)行微調(diào)，根據(jù)用戶回放時優(yōu)先看重的要素進(jìn)行調(diào)整。例如，你可以設(shè)定Pensieve，讓它優(yōu)先考慮回放質(zhì)量、回放速度、或者是數(shù)據(jù)保存。

下周SIGCOMM將會在洛杉磯開幕，到時團(tuán)隊將會開放Pensieve源代碼，如果用更多的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，在性能、質(zhì)量方面系統(tǒng)會有更大進(jìn)步。團(tuán)隊正在測試，看看如何將系統(tǒng)應(yīng)用于VR視頻，如果想獲得高質(zhì)量VR體驗需要很高的比特率，Pesieve剛好可以派上用場，改進(jìn)體驗。