JPEG vuole usare l'AI per il prossimo standard di compressione

JPEG vuole usare l'AI per il prossimo standard di compressione

E' possibile che l'AI possa mostrare maggior efficienza nella compressione di immagini? Il JPEG vuole scoprirlo

di pubblicata il , alle 17:21 nel canale Multimedia
 

Il Joint Photographic Experts Group, comitato che si occupa di gestire i vari standard di compressione d'immagine JPEG, ha iniziato ad esplorare la possibilità di sfruttare le tecnologie e le tecniche di Intelligenza Artificiale per realizzare un nuovo standard di compressione.

In un recente incontro tenutosi a Sydney il gruppo ha formalmente avviato i lavori per individuare possibili metodi basati sull'AI che possano fungere da base di sviluppo per un nuovo codec di compressione dell'immagine. Si tratta di un'iniziativa già lanciata lo scorso anno, sotto il nome di JPEG AI, che vede al lavoro uno speciale gruppo che ha il compito di studiare i codec d'immagine basati su reti neurali.

Nel contesto di questa iniziativa sono già stati avviati contatti con l'IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. per raccogliere pubblicazioni all'interno della "Learning-based Image Coding Challenge" e che saranno presentate in occasione dell'International Conference of Image Processing in programma ad Abu Dhabi per il mese di ottobre.

L'obiettivo del comitato è individuare casi che possano dimostrare che l'Intelligenza Artificiale è in grado di ottenere migliori risultati nella compressione lavorando con ampi database di immagini. In altri termini, la speranza è quella che usando l'Intelligenza Artificiale e allenandola su ampi database di immagini sia possibile individuare metodi di codifica dell'immagine che possa mostrare una miglior efficienza di compressione rispetto ad approcci tradizionali.

Non si tratta di un approccio completamente nuovo: nel 2017 Netflix ha sviluppato un codec basato su tecniche e tecnologie di Intelligenza Artificiale per trovare il miglior punto di incontro tra qualità del media e efficienza dei dati, utilizzandolo nei mercati emergenti come l'India dove il pubblico fruisce in maniera massiccia di contenuti sugli smartphone sfruttando le reti mobile.

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