Исследовательская группа Google разработала способ использования нейронных сетей для сжатия файлов изображений более эффективным способом, чем нынешние методы, такие как стандарт JPEG. Команда построила систему искусственного интеллекта, используя систему машинного обучения с открытым исходным кодом TensorFlow от Google. Затем было использовано 6 миллионов случайных эталонных фотографий из Интернета, которые сжаты с использованием обычных способов для обучения.
Изображения были разделены на небольшие кусочки размерами 32 х 32 пикселя каждое. Затем система проанализировала 100 единиц с наименьшим сжатием. Идея заключается в том, чтобы научить смотреть на самые сложные области изображения, что сделать сжатие менее сложных разделов намного проще.
После начального процесса обучения система в состоянии предсказать, как изображение будет выглядеть после сжатия, а затем генерирует это изображение. Что делает этот метод действительно выдающимся, так это то, что сеть может разумно решить какие области каким методом сжимать в данной фотографии для лучшего общего результата. Метод все еще нуждается в некоторой доработке, поскольку окончательные результаты иногда могут выглядеть неприятно для человеческого глаза. Тем не менее, проект выглядит как важный шаг в правильном направлении, и, если алгоритмы будут доработаны, вы можете в скором времени сэкономить еще больше пространства на карте памяти или встроенной памяти устройства.
