El almacenamiento es un factor clave, tanto para Google como para los usuarios. Cada año se duplica el número de archivos que generamos en Internet, y es por ello que hace falta añadir constantemente a los servidores de empresas como la mencionada Google para hacer frente a la gran cantidad de información almacenada y tráfico que generan los usuarios.

Por ello, es del propio interés de Google que se creen mejores sistemas de compresión para las imágenes, y ese beneficio acaban viéndolo también los usuarios, que pueden ver reducido el tamaño que ocupan sus fotos en sus teléfonos móviles, la mayoría de los cuales tan sólo tienen 16 GB de almacenamiento interno. Para lograrlo, Google está probando un sistema basado en inteligencia artificial.

Inteligencia artificial

La red neuronal artificial se entrena con 6 millones de fotos ya comprimidas seleccionadas al azar de Internet. Para ello, rompe las fotos en partes de 32×32 píxeles, y selecciona 100 de las partes menos comprimidas. Para saber cuáles son las partes que menor compresión pierden, se comparan las partes seleccionadas con las mismas fotos en formato PNG sin comprimir.

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El sistema predice así cual va a ser el aspecto de la fotografía después de comprimir, y a partir de ahí ya genera la imagen con la menor pérdida posible. Lo bueno de este sistema, es que la inteligencia artificial puede decidir cuál es la mejor forma de comprimir diferentes partes de una foto, en lugar de tener que tratar la imagen completa como una única parte.

Con esto, han conseguido mejorar el factor de compresión del extendido JPEG, logrando que este algoritmo de compresión reduzca el tamaño de la imagen final. Este sistema automatizado reduciría también el consumo de los ordenadores que utiliza Google para comprimir las imágenes que los usuarios suben a Google Photos.

En fase de pruebas

Aunque la inteligencia artificial está muy avanzada, todavía es pronto para implementar este sistema en la práctica, pues las redes neuronales artificiales no están del todo perfeccionadas en este ámbito, y necesitan procesar muchas fotografías para ‘aprender’ el aspecto que debe tener una foto en realidad para evitar cometer errores.

 

Fuente: Qz | adslzone