Google utilizza il Machine Learning per ridurre il peso delle immagini in HD

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.

Google utilizza il Machine Learning per ridurre il peso delle immagini 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.

 

 

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