MIT、ビデオ遅延防止に新たなAI技術を採用

動画の途切れや解像度の低さは視聴者の視聴体験を著しく低下させ、広告主の利益にも悪影響を及ぼします。現在、動画の途切れや低解像度は、動画を小さなチャンクに分割し、動画の視聴中に読み込まれる特殊なアルゴリズムによって発生します。ネットワーク速度が遅い場合、中断することなく視聴できるよう、プレーヤーは次の数秒間、低解像度でビデオを再生することがあります。そのため、ビデオ画像はぼやけます。まだ読み込まれていないビデオの部分をスキップしようとすると、まだ読み込まれていない部分をバッファリングするために画像を停止する必要があります。

最近、MIT のコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の研究チームが新しい解決策を提案しました。同チームは、「Pensieve」と呼ばれる AI を開発しました。この AI は、ストリーミング ビデオのスムーズで中断のない再生と、再生中の最高の品質を保証する最適なアルゴリズムを選択できます。

CSAIL のアプローチは、1 つの重要な点で従来の方法と異なります。それは、厳密なアルゴリズム技術ではなく、ニューラル ネットワークを使用することです。フィードバック システムを通じて、ニューラル ネットワークは継続的に学習し、最適化の方法を見つけます。フィードバック システムの目的は、ビデオの再生をよりスムーズにすることです。従来の方法であれば、明確なルールが設定され、アルゴリズム テクノロジはビデオをバッファリングするときにそのルールに従って動作します。

Pensieve は、ABR テクノロジーなどの既存のテクノロジーを基盤としています。 YouTube はこの技術を使用しています。簡単に言えば、ビデオの品質を下げて、スムーズなビデオ再生を実現します。 AI はデバイスのネットワーク状況に基づいて異なるアルゴリズムを選択し、特定の方法の欠点を可能な限り補うことができます。実験中、CSAIL研究チームは、ビデオをストリーミング形式で再生すると再バッファリングが10～30％減少することを発見しました。つまり、再生速度は従来のアルゴリズムよりも10～30％速くなり、画質は10～25％向上したということです。

チームは現在、このシステムを VR ビデオに適用する方法をテストしています。高品質の VR 体験を得るために高いビット レートが必要な場合、Pesieve は体験の向上に役立ちます。