MIT開(kāi)發(fā)新AI技術(shù)：讓視頻播放不卡頓 或可用于VR視頻

　　MIT計算機科學(xué)與人工智能實(shí)驗室(CSAIL)有一個(gè)研究團隊，在教授穆罕默德·阿里扎德(Mohammad Alizadeh)的領(lǐng)導下，他們開(kāi)發(fā)出一個(gè)名叫“Pensieve”的AI，它可以挑選最佳算法，確保流媒體視頻播放時(shí)順暢無(wú)阻不中斷，回放時(shí)讓質(zhì)量達到最佳。

　　Pensieve以現有技術(shù)作為基礎進(jìn)行改進(jìn)，比如ABR技術(shù)，YouTube使用了該技術(shù)，簡(jiǎn)單來(lái)講就是降低視頻質(zhì)量，確保視頻流暢播放。AI可以根據設備的網(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(shí)驗過(guò)程中，CSAIL研究團隊發(fā)現視頻以流形式播放時(shí)再緩沖減少10-30%，也就是播放時(shí)速度比傳統算法快10-30%，畫(huà)質(zhì)提高10-25%。對于大多視頻觀(guān)者來(lái)說(shuō)體驗會(huì )有明顯的改善。

　　與傳統方法相比，CSAIL的方法有一個(gè)明顯的不同點(diǎn)：它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )而不是嚴格的算法式技術(shù)。通過(guò)反饋系統神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以持續學(xué)習，尋找優(yōu)化方法，反饋系統的目標是讓視頻回放變得更流暢，如果是傳統方法，就會(huì )設定一套明確規則，緩沖視頻時(shí)算法技術(shù)會(huì )按規則行事。

　　研究人員還說(shuō)，在用戶(hù)端也許可以對系統進(jìn)行微調，根據用戶(hù)回放時(shí)優(yōu)先看重的要素進(jìn)行調整。例如，你可以設定Pensieve，讓它優(yōu)先考慮回放質(zhì)量、回放速度、或者是數據保存。

　　下周SIGCOMM將會(huì )在洛杉磯開(kāi)幕，到時(shí)團隊將會(huì )開(kāi)放Pensieve源代碼，如果用更多的數據集訓練，在性能、質(zhì)量方面系統會(huì )有更大進(jìn)步。團隊正在測試，看看如何將系統應用于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(chǎng)，改進(jìn)體驗。