Un algoritmo de inteligencia artificial desarrollado en el omnipresente MIT permite reducir los problemas de pixelado, o de buffering, que sufren los vídeos que vemos por Internet.
El problema lo conocemos todos: estamos viendo un vídeo y, de repente, su calidad empeora debido a problemas en la conexión, o para completamente mientras los datos se almacenan en buffer para permitir su reproducción posterior.
Los algoritmos existentes dividen el vídeo en pequeños trozos que se cargan a medida que se reproducen. Si la conexión a Internet es lenta, la resolución se adapta para que no haya paradas, pero comienzan a verse los píxeles, lo que a veces es peor. YouTube utiliza estos algoritmos de tasa de bits adaptativa (ABR) para intentar ofrecer a los usuarios una experiencia de visualización más consistente y ahorrar ancho de banda.
Mohammad Alizadeh, profesor del MIT, es el líder de un proyecto del Laboratorio de Informática y Inteligencia Artificial (CSAIL) que ha creado un sistema de inteligencia artificial (AI) que utiliza el aprendizaje automático para elegir diferentes algoritmos dependiendo de las condiciones de la red. Al hacerlo, se ha demostrado que ofrece una experiencia de streaming de mayor calidad con menos rebuffering que los sistemas existentes, tal y como comentan en el vídeo superior.
El equipo verificó que el nuevo sistema, llamado Pensieve, podía transmitir video con 10 a 30 por ciento menos de rebuffering que otros sistemas, y se puede personalizar en función de las prioridades de un proveedor de contenido.
El documento será presentado en la conferencia SIGCOMM de la próxima semana en Los íngeles, y el código del algoritmo será liberado para que cualquier empresa pueda usarlo.