Facebook погружается в виртуальную реальность | Статьи | OSP News | Издательство «Открытые системы» |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-02-08 15:30 Новая инфраструктура, современные технологии кодирования и машинное обучение помогут социальной сети справиться со стремительным увеличением объемов видео. В условиях, когда видео приобретает в Facebook все большую популярность, гигант социальных сетей решил провести серию технологических обновлений, связанных с демонстрацией панорамного видео с обзором на 360`, виртуальной реальности и потоковых трансляций. Улучшения, анонсированные на конференции Video@Scale, которая проходила в офисах Facebook в Менло-Парк, выполнялись непосредственно командой Facebook, но любой желающий может получить на GitHub доступ к коду, осуществляющему панорамные преобразования. Рост объемов и масштабов видео потребовал переработки всего стека инструментов, начиная от создания новой инфраструктуры, позволяющей справляться с увеличением нагрузки, и заканчивая совершенствованием технологий кодирования с целью оптимизации потоков и машинного обучения для лучшего понимания видеоконтента. «И панорамное видео, и виртуальная реальность формируют иммерсивную среду, создающую ощущение присутствия, погружения и близости, - отметил сотрудник Facebook Евгений Кузяков. - Вполне естественно, что с появлением такого богатства и многообразия перед нами возник целый ряд новых, еще более сложных задач. Размеры файлов оказываются настолько велики, что это становится серьезным препятствием для доставки качественного панорамного видео и контента виртуальной реальности». Чтобы преодолеть все эти трудности, в Facebook решили оптимизировать кодирование панорамного видео и виртуальной реальности, перейдя от схем с равными прямоугольниками к кубическому формату, позволяющему уменьшить размер файла. Панорамное видео для виртуальной реальности порождает файлы еще больших размеров и заставляет управлять потоками, не дожидаясь буферизации. Выяснилось, что при кодировании панорамного видео с пирамидальной геометрией размеры файла уменьшаются на 80%, а адаптация потокового битрейта с учетом условий просмотра помогает оптимизировать восприятие виртуальной реальности. Панорамное видео в Facebook представили в сентябре прошлого года. Для улучшения потокового видео в Facebook предложили технологию, позволяющую кодировать панорамное видео высокой четкости и осуществлять его потоковую трансляцию, не прибегая к буферизации. Компания разработала движок потокового видео (streaming video engine, SVE) для перекодирования и переноса видеотрафика со своей старой системы. Вместо того чтобы манипулировать единым файлом, SVE разбивает видео на сегменты, добиваясь уменьшения задержки за счет параллельной их обработки. С внедрением этой технологии компании удалось увеличить количество ежедневных просмотров видео с 1 млрд до 8 млрд без прерываний в работе сервиса. SVE обеспечивает десятикратное сокращение временного промежутка между началом загрузки видео и его воспроизведением и теперь обслуживает все новые видео Facebook и видео сервиса Facebook Messenger. Тем временем команда Facebook Vision Understanding продолжает изучать возможности понимания видео с использованием неконтролируемых обучающих моделей. Вместо снабжения пометками объектов, сцен и действий помечаются отдельные вокселы. Работая с немаркированными данными, исследователи представили архитектуру искусственного интеллекта, способную автоматически распознавать, что происходит на видео, и прогнозировать, что случится дальше. Источник: www.osp.ru Комментарии: |
|