Mỗi ngày, ước tính khoảng 330.000 byte dữ liệu được tạo dưới các hình thức khác nhau. Dữ liệu này được chia sẻ theo nhiều cách - video, hình ảnh, âm nhạc, chơi game, nội dung phát trực tuyến và các cuộc gọi video. Lượng dữ liệu khổng lồ này yêu cầu nén để tiết kiệm dung lượng lưu trữ, tăng tốc độ truyền tệp và giảm chi phí cho phần cứng lưu trữ và băng thông mạng.
dr. Zixiang Xiong, Giáo sư và Phó Trưởng phòng Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại tỷ lệ bóng đá trực tiếp Texas A & M, gần đây đã nhận được mộtQuỹ khoa tỷ lệ bóng đá trực tiếp quốc giaCấp cho nghiên cứu các giới hạn cơ bản của mã hóa nguồn đã tỷ lệ bóng đá trực tiếp - hoặc nén dữ liệu sử dụng tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy - bây giờ các phương pháp tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy mới đã thấm vào cảnh.
Dự án là đỉnh cao của hơn 30 năm tỷ lệ bóng đá trực tiếp được thực hiện bởi Xiong. Từ cuối những năm 1980, ông đã tỷ lệ bóng đá trực tiếp lĩnh vực nén dữ liệu và đã thấy sự phát triển của quá trình.
Chúng tôi luôn tự hỏi mình trước khi bắt đầu bất kỳ dự án kỹ tỷ lệ bóng đá trực tiếp nào, Giới hạn lý thuyết là gì? Hiện tại đó là điều rất cơ bản vì AI hoàn toàn khác nhau. Không có lý thuyết hiện tại vì chúng ta không biết giới hạn lý thuyết.
Vào những năm 1990, chia sẻ thành công một tệp hình ảnh yêu cầu chuyển đổi tệp thành văn bản và trở lại thành một hình ảnh. Mặt trái bây giờ là có thể; Các mô hình tổng thể tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy như Chatgpt tạo nội dung và hình ảnh mới dựa trên văn bản đầu vào vào mô hình. Với các công cụ chưa từng có hiện có sẵn thông qua trí tuệ nhân tạo, Xiong sẽ hoạt động để tạo ra các tham số mới cho quá trình phát triển.
Hồi Chúng tôi luôn tự hỏi mình trước khi bắt đầu bất kỳ dự án kỹ tỷ lệ bóng đá trực tiếp nào, ‘giới hạn lý thuyết là gì? Bây giờ, đó là rất cơ bản vì AI hoàn toàn khác. Không có lý thuyết hiện tại vì chúng tôi không biết giới hạn lý thuyết.
Dự án này nhằm mục đích hiểu loại thuật toán tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy nào có thể nén dữ liệu tốt và cần bao nhiêu mẫu để tỷ lệ bóng đá trực tiếp nén tốt. Mặc dù có được sự hiểu biết cơ bản về nén dữ liệu sử dụng máy tỷ lệ bóng đá trực tiếp, Xiong hy vọng sẽ phát triển các phương pháp nén mạnh hơn, dẫn đến việc sử dụng giao tiếp không dây hiệu quả hơn và tiêu thụ năng lượng ít hơn bởi các thiết bị di động.
Phương pháp nén truyền thống bao gồm nén JPEG nổi tiếng cho hình ảnh điện thoại thông minh; Đây là một phương pháp nén mất, có nghĩa là một số chất lượng hình ảnh bị mất. Nén lossless, có nghĩa là không có chất lượng bị mất, thường được sử dụng để nén các tệp máy tính, chẳng hạn như với ZIP và để phát nhạc. Dự án này nhằm mục đích phát triển ranh giới để thực hiện tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy cho cả hai phương pháp nén.
Năm 2020, Xiong đã làm việc trong một dự án có tiêu đề Khung nén có thể mở rộng dựa trên tỷ lệ bóng đá trực tiếp tập Deep Deep Learning với Amazon Prime Video, đó là công việc sơ bộ dẫn đến dự án mới này.
Cộng tác viên cho dự án này bao gồm Tiến sĩ Anders Høst-Madsen và Tiến sĩ Narayana Santhanam, cả hai giáo sư tại Đại tỷ lệ bóng đá trực tiếp Hawai Muffi tại Mānoa.