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Ésta es la solución para que los videos no se queden 'pasmados'

El proyecto realizado por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts utiliza el aprendizaje autónomo de las computadoras y redes neuronales artificiales para disminuir el 'buffering' hasta en 30 por ciento. 
Redacción
16 agosto 2017 20:26 Última actualización 21 agosto 2017 4:55
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Ya sea en YouTube, Netflix, Facebook, Twitter, Instagram o cualquier otra red social, los problemas con la carga de los videos son constantes. ¿O acaso no te ha pasado que, en la escena más importante de tu serie favorita, el contenido se queda pasmado y el video se queda cargando el contenido?

Un proyecto del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) quiere acabar con este malestar de la era digital. Su nombre es Pensieve.

Pensieve utiliza técnicas del machine learning y de redes neuronales artificiales para predecir la calidad más óptima de un video en diversos momentos de su reproducción. 

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial en la que computadoras aprenden patrones para realizar tareas específicas; mientras que las redes neuronales artificial son grupos de conexiones que trabajan como si fueran una conexión cerebral humana.

Los investigadores del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT lograron combinar estas dos técnicas para descifrar las mejores condiciones de calidad de video de acuerdo con el desempeño de la conexión a internet.

El machine learning de Pensieve se encarga de aprender las diferentes resoluciones de un video y el desempeño del internet del dispositivo; es decir, esta técnica se encarga de decidir qué calidad es la más adecuada para el video en un momento específico.

Por su parte, la función de la red neuronal artificial es distribuir los datos en la calidad que pueda 
soportar la red en dicho momento. 

Por ejemplo, cuando pasas debajo de un túnel, el machine learning descifra la calidad ideal para ese momento y la red neuronal artificial se dedica a que el video se reproduzca en la resolución elegida por el sistema artificial.

Con esto, la calidad de experiencia (QoE) mejora entre 10 y 25 por ciento y el buffering disminuye hasta en 30 por ciento, de acuerdo con CSAIL.


El actual sistema de almacenamiento de datos de los videos funciona de la siguiente manera: el contenido audiovisual se reproduce de acuerdo con la velocidad de internet y la calidad del video.

Si el internet no tiene un buen desempeño, el video no recibe los datos necesarios para reproducirse y en la pantalla aparece el conocido "buffering".

"Estudios muestran que los usuarios se salen de un video si la calidad es muy baja, lo que se traduce en pérdidas en los ingresos de publicidad para los creadores de contenido", dijo Mohammad Alizadeh, profesor del MIT que forma parte del equipo que realizó Pensieve.

Hongzi Mao, estudiante de doctorado del MIT que encabezó el proyecto junto con Alizadeh y el estudiante de doctorado Ravi Netravali, dijo que Pensieve "es flexible para cualquier sistema que se quiera optimizar. Incluso un usuario podrá personalizar su propio contenido para determinar si quiere priorizar la continuidad del video o su resolución".

El proyecto será presentado la próxima semana en la Conferencia SIGCOMM de los Los Ángeles, del 21 al 25 de agosto. 

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