MIT发明了一种经由过程延长缓冲时光和像素的办法，来增长视频数据流。 MIT的盘算机迷信和人工智能试验室依据分歧的收集情况来遴选分歧的算法，开辟出了一个新的AI，名为Pensieve，可以带来更高质量的流媒体体验，延长缓冲时光。 “当我们用综合数据在‘新兵练习营’里测试Pensieve时，它可以弄清晰供应自顺应码率（ABR）算法，”博士生Hongzi Mao说道。他是相干文章的第一作者，下周将列席洛杉矶的SIGCOMM会议。“这类压力测试也注解它可以在实际世界的新情况中运转优越。” YouTube和Netflix等网站其实不是把完全的视频送到你的电脑上，而是把视频切成了小块，依附ABR算法来决议每小块的分辩率。这类做法切实其实供给了更连接的不雅看体验，也能够节俭宽带流量，然则也存在一些成绩。假如衔接太甚迟缓，YouTube能够会临时下降分辩率，包管视频连接播放。并且由于视频是块状的，所以也不克不及快进。 如今有两种ABR：基于速度的ABR可以丈量一个收集传输数据的速度；基于缓冲的ABR包管视频开首的缓冲是足够的。 这两种算法今朝各自只能存眷一个方面，然则MIT的新算法Pensieve可以应用机械进修来依据收集情形选择最好的体系。 在试验中，测试的AI应用的是wifi和LTE，试验团队发明其可使视频在异样分辩率下播放，然则要比其他办法快10-30%。另外，用户评价此AI播放的视频进步了10-25%的“体验质量”。 但是，研讨人员只用一个月的下载视频测试了Pensieve，且信任其在流量巨子YouTube和Netflix等网站上应用，机能会更好。 卡耐基梅隆年夜学电子与盘算机工程副传授Vyaz Sekar也介入了本次研讨，他表现：“之前掌握逻辑性的办法是基于人类专家直觉的。本次研讨注解这类机械进修办法有愿望应用‘深度进修’类的技巧。”他和卡耐基梅隆年夜学的其他研讨人员一同想要把两种ABR算法联合到一路，当获得严重停顿时，他们仍然碰到了网速难以模仿的艰苦。 除这些停顿之外，MIT的新AI也异常灵巧，可让你选择若何播放。好比，假如你晓得你立时就会没有旌旗灯号，你可以关失落位率，就义分辩率包管视频的加载。 Hongzi Mao说：“我们的体系很灵巧，你可以选择本身想要优化的方面。你乃至可以想象一个用户特性化设置本身的视频加载体验，不论想要清除再缓冲照样分辩率。” 接上去，这个团队筹划用VR来测试Pensieve。 研讨人员表现：“4K的VR所需的位率每秒可以轻松累计几亿兆位，如今收集基本支撑不了。有Pensieve如许可以改良VR的体系，我们是很冲动的。这是我们迈出的第一步。”
