不用再呆等!MIT 研究用機器學習減少影片緩衝時間

作者 | 發布日期 2017 年 08 月 21 日 10:56 | 分類 AI 人工智慧 , 網路 , 電子娛樂 follow us in feedly

看串流影片時,如果網速不足,很容易遇到中途暫停緩衝載入影片。最近麻省理工大學(MIT)一個研究,利用機器學習方式減少緩衝耗用的時間。



MIT 的電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)最近開展了針對影片載入緩衝時間和影片畫質間的平衡研究。他們應用了人工智慧的機器學習技術製作 Pensieve 系統,分析用戶所在的網路環境,例如正進入網路連接不佳的隧道或位於人口密集的地方等,即時調節下一段影片的載入畫質,減少重新緩衝的時間,同時保障最高畫質影片。

研究團隊表示他們使用整整一個月的影片內容測試這個系統,未來可應用到高解析度 VR 內容。他們將在即將舉行的 SIGCOMM 大會發表論文,並將研究內容開源。隨著現在影片畫質不斷提升,有這樣的動態調節功能,讓觀賞體驗更流暢也是必要。希望這個技術可儘快應用在不同的影片平台。

(本文由 Unwire HK 授權轉載)