Buffering, yani tamponlama, internette video izlemek ve yayınlamanın en can sıkıcı ve çözümü olmayan dertlerinden biri. Ancak MIT CSAIL'de çalışan bir grup araştırmacı, bu sorunu ortadan kaldırmak için bir yapay zeka geliştirdi. Pensieve adlı sistem, sinir ağları kullanarak içinde bulunduğu ağ kalitesini ve koşullarını değerlendiriyor ve buna göre en ideal bit hızı algoritmasını seçiyor.
YouTube gibi canlı akış siteleri Adaptive BitRate algoritmaları (ABR) sistemini kullanarak izleyiciye en iyi tecrübeyi sunmaya çalışıyor. ABR ortalama ağ hızını ölçerek video kalitesini ayarlıyor ve videonun kesilmemesi için önden tamponlama yapmaya başlıyor.
Reducing video rebuffering with PensievePaper:
Zaman geçtikçe yapay zeka ağın değerlerini ölçerek en iyi sonucu verecek algoritmayı ayarlıyor. Carnegie Mellon'un öngörü algoritması olan "model predictive control" (MPC) yöntemi ile karşılaştırıldığında Pensieve aynı çözünürlükte videou %10 ile %30 arası daha az tamponlamayla oynatmayı başarıyor.
Proje yöneticilerinden biri ve MIT profesörü Mohammad Alizadeh şu açıklamayı yaptı:
"Sistemimiz, ne için optimizasyon istediğinize göre kendini esnetebiliyor. Bir kullanıcının elle çözünürlüğü düşürerek takılmaları önlemesini hayal edebilirsiniz."
Şimdilik yapay zeka sadece Netflix ve YouTube gibi hizmetler için geliştirildi, ancak profesör gelecekte teknolojinin video akışı sitelerinde yaygın hale geleceğini, hatta yapay gerçekliğe bile yardımı dokunacağına inanıyor.