Pensieve, o sistema que nos vai poupar horas de espera

Praticamente sempre que vamos assistir um filme, série ou vídeo online somos confrontados com o mesmo problema. É algo que nos coloca em espera por períodos de tempo que parecem infinitos. Sim, falamos do irritante buffering.

Todos nós certamente nos identificámos com a seguinte situação: estamos a assistir a um episódio da nossa série favorita e, do nada, o episódio é interrompido para carregar. É extremamente enervante e estraga completamente a sessão.

 

buffering

 

Os investigadores do MIT concordam. Foi por isso que desenharam um sistema machine learning que tem como objetivo fornecer vídeos fluidos, sem cortes nem mudanças de resolução. Veja o seguinte vídeo:

 

 

Parece-lhe demasiado bom para ser verdade? A nós também. Mas a verdade, como já vimos, é que os primeiros testes foram realizados com uma resposta satisfatória.

 

Sistema Pensieve

Pensieve é um sistema de inteligência artificial, que utiliza machine learning de forma a ser capaz de antecipar mudanças na velocidade da rede. Assim, consegue fornecer vídeos com uma melhor qualidade e com menos rebuffering que outros sistemas.

O sistema consegue identificar se vamos atravessar uma área com pouca rede ou se existem várias pessoas ligadas à internet naquele local. Após esta identificação, Pensive limita a qualidade do vídeo, de forma automática, para evitar o buffering.

Durante os primeiros testes, o sistema desenvolvido no MIT conseguiu diminuir o buffering até 30%. Estes testes foram realizados no Netflix em várias zonas do estado de Massachusetts.

 

machine learning

 

Neste projeto, o interessante é mesmo o machine learning. Este é a chave do Pensieve. Mas então o que é isso? É um sistema que pretende que a máquina aprenda com o tempo e com as diferentes situações a que é disposta. Através de um sistema de recompensas e penalidades, Pensieve consegue tomar decisões com base no que aprendeu anteriormente. Como refere Hongzi Mao, um dos investigadores, “it learns how different strategies impact performance, and, by looking at actual past performance, it can improve its decision-making policies in a much more robust way”. Este projeto é, pois, adaptável a diversas realidades e locais.

Mal podemos esperar que chegue às nossas vidas!

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