Google utilizza il Machine Learning per ridurre il peso delle immagini in HD. In questo modo è prevista una riduzione dei costi di storage fino al 75% per ogni immagine.

Google sta iniziando ad utilizzare il Machine Learning per ridurre il peso delle immagini in HD. RAISR, la tecnologia alla base di questa nuova funzione, è attiva in fase sperimentale già da novembre e permette di migliorare in maniera esponenziale la definizione delle immagini a bassa risoluzione. Visti gli ottimi risultati RAISR ora verrà integrato con i servizi online di Google.

Finora RAISR era stato utilizzato soltanto per ridurre il peso delle immagini in HD su Google+ accessibili dai dispositivi Android. Quando l’utente vuole visualizzare un’immagine caricata su Google+ il sistema recupera un’immagine che in realtà “pesa” soltanto il 25% dell’originale in HD.

Grazie agli algoritimi di RAISR l’immagine viene ricostruita all’interno del dispositivo. In questo modo Google riesce a risparmiare il 75% del costo di data storage per ogni singola immagine. Al momento RAISR viene utilizzato al ritmo di 1 miliardo di immagini alla settimana per un risparmio di banda totale degli utenti che supera di poco il 30%.

Questo sistema di machine learning funziona in maniera simile alla maggior parte dei sistemi di upsampling, ovvero inserisce nuovi pixel in immagini a bassa risoluzione per ricostruire i dettagli perduti nella precedente compressione. La differenza sta nel fatto che i tradizioni programmi di upsampling utilizzano uno schema fisso per ricostruire i pixel, mentre RAIRS cambia ogni volta in base all’immagine.