MIT quer acabar com o buffer nos streamings usando redes neurais

Por Redação | 16 de Agosto de 2017 às 10h29

É muito frustrante ter de lidar com os irritantes carregamentos de vídeo, também conhecidos como buffering, em serviços como o YouTube e a Netflix. Essa situação desagradável é mais comum em redes móveis e geralmente é causada devido à instabilidade da conexão com a internet.

Pensando numa solução para o problema, pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (do inglês, MIT) desenvolveram uma nova técnica capaz de reduzir consideravelmente as pausas para carregar um conteúdo em vídeo.

Utilizando conhecimentos de machine learning (aprendizado de máquina), a equipe do Laboratório de Informática e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) desenvolveu um algoritmo que funciona de forma muito mais eficaz em comparação ao sistema atual de transmissão de vídeos online, que realiza análises constantes entre a qualidade do vídeo e a frequência de carregamento dos dados para entregar a próxima sequência de acordo com as codições da banda, o que geralmente ocasiona em travamentos.

Ao utilizar uma rede neural, os pesquisadores foram capazes de ensinar ao sistema de inteligência artificial a se adaptar a diferentes condições de conexão com a internet, inclusive em situações em que o usuário fica por alguns instantes sem rede ao passar por um túnel ou em locais com sinal muito fraco.

Os responsáveis pelo projeto, chamado de Pensieve, afirmam que a nova tecnologia é capaz de reduzir o rebuffering em até 30%.

O Pensieve foi testado por apenas um mês com diversos vídeos. A equipe acredita que se o algoritmo for submetido a mais dados, a exemplo do vasto catálogo da Netflix, ele pode aumentar ainda mais o seu desempenho, algo que também pode ser uma ótima solução para aplicações que exigem altas taxas de transferência, como a de streaming de conteúdos de realidade virtual (VR).

O projeto será documentado e apresentado durante a Conferência SIGCOMM, em Los Angeles, que ocorre entre os dias 21 e 25 de agosto. Os pesquisadores também informaram que possuem planos futuros para disponibilizar o código para outros desenvolvedores por meio da licença open-source (código aberto).

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