不用再呆等！MIT 研究用機器學習減少影片緩衝時間

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。

• MIT researchers use machine learning to kill video buffering

（本文由 Unwire HK 授權轉載）