グーグルがA.I.ベースの画像圧縮でHBOの「シリコンバレー」技術を採用

グーグルはHBOに見られるミドルアウト型の機械学習ベースの圧縮システムの基礎を築いたばかりかもしれない。 シリコンバレー 。木曜日に、グーグルの研究者達は彼らのブレークスルーを詳述し、その付随する論文「リカレントニューラルネットワークによるフル解像度画像圧縮」をまとめたブログ記事を書いた。しかし、画像圧縮はほんの始まりに過ぎない。そして私達が知っているように、すべてのファイルタイプのためのインターネット。

に シリコンバレー Richard Hendricksは、インターネットを変える前例のない圧縮システムを設計しています。彼がPied Piperと呼ぶこのシステムは、ファイルをフェザーウェイトに変え、それがファイル共有とストレージに革命をもたらしました。この番組では、インターネットが長らく必要とされてきた飛躍的進歩であり、彼の発明により、Hendricksは（数え切れないほどのしゃっくりを伴うが）小型で圧縮されたバージョンがクラウドに存在できるため、デバイスはファイルを格納する必要がなくなりました。

現在の標準的な圧縮方法では、画像は情報を失います。ピクセルのグループは縮退します。これは、見事な、考え抜かれた、高品質のキャプチャを、人目を引くほどのスナップショットに変えることができます。しかし、Googleの圧縮はA.Iです。フル解像度を維持します。 「我々の知る限りでは、これは画像圧縮においてJPEGを凌駕することができる最初のニューラルネットワークアーキテクチャです」と研究者たちは書いています。一方のニューラルネットワークは画像をコードに変換しますが、それはほとんど完璧に行われ、もう一方のニューラルネットワークは元の画像の完全な再構成を行うためにコードを解読します。

最初の段階のニューラルネットでは、写真を何度かパスして、その都度、サイズを縮小する方法について詳しく学びます。最初のパスは、今日の圧縮で予想されるものに近づきますが、それ以降の各パスでエラーが解決され、画像のエンコードが最適化されます。 「今日よく使用されているコーデックのパフォーマンスは優れていますが、ニューラルネットワークを使用して画像を圧縮すると、高品質でファイルサイズが小さい圧縮スキームが得られることがわかりました」とGoogleは述べています。

グーグルは、かなり確立されていると言えるが、架空のピードパイパーのミスフィットを悩ませ続けているのと同じ障害に遭遇する必要はないだろう。しかしGoogleは、特に彼らがHendricksを感動させることを望んでいるならば、その機械学習圧縮システムがオーディオとビデオのために働くようにする必要があるでしょう。それにもかかわらず、彼はそれがPied Piperが優れていることを知らせたいと思いました。しかし、現実世界の私たちはGoogleのバージョンに満足している必要があります。 シリコンバレー のクリエイターは、間違いなく本物のシリコンバレーと戯れながら、現在の技術を強調し、今後の展開を予測するでしょう。