Theo Neowin, hệ thống AI Pensieve mà nhóm nghiên cứu CSAIL tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), sử dụng mạng nơ-ron để tự đào tạo trên một loạt điều kiện mạng và chọn các thuật toán tốc độ bit tốt nhất cho điều kiện mạng.
Các trang web phát video trực tuyến như YouTube tận dụng thuật toán Adaptive BitRate (ABR) để xác định chất lượng video sẽ phát. ABR đo tốc độ truyền dữ liệu mà một mạng có thể thực hiện hoặc duy trì bộ đệm ở đầu video để phát nội dung.
Khi thời gian trôi qua, AI đo hiệu suất của nó và điều chỉnh thuật toán để có kết quả tốt nhất. So với phương pháp Model Predictive Control (MPC) của Carnegie Mellon tối ưu hóa dựa trên các dự đoán về sự thay đổi mạng, Pensieve có thể đạt được độ phân giải tương tự với dung lượng bộ đệm ít hơn 10-30%.
Dung lượng bộ đệm mà Pensieve sử dụng thấp hơn 10-30% so với MPC
|
Trong khi AI chủ yếu dùng cho các dịch vụ như Netflix hay YouTube thì Alizadeh nói rằng ông rất phấn khởi khi thấy công nghệ này có thể mang đến toàn thế giới thông qua công nghệ màn hình thực tế ảo.
Bình luận (0)