Mỗi ngày, ước tính có khoảng 330.000 tỷ byte dữ liệu được tạo ra dưới nhiều hình thức khác nhau. Dữ liệu này được chia sẻ theo nhiều cách - video, hình ảnh, âm nhạc, chơi trò chơi, phát trực tuyến nội dung và cuộc gọi điện 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 khoa tại 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 giacho phép nghiên cứu các giới hạn cơ bản của mã hóa nguồn đã tỷ lệ bóng đá trực tiếp — hoặc nén dữ liệu sử dụng công nghệ máy tỷ lệ bóng đá trực tiếp — giờ đây khi các phương pháp máy tỷ lệ bóng đá trực tiếp mới đã thâm nhập vào bối cảnh này.
Dự án là đỉnh cao của hơn 30 năm tỷ lệ bóng đá trực tiếp do Xiong thực hiện. Từ cuối những năm 1980, ông đã tỷ lệ bóng đá trực tiếp lĩnh vực nén dữ liệu và chứng kiến sự phát triển của quy trình.
Chúng tôi luôn tự hỏi bản thân trước khi bắt đầu bất kỳ dự án kỹ tỷ lệ bóng đá trực tiếp nào: ‘Giới hạn lý thuyết là gì?’ Bây giờ điều đó rất cơ bản vì AI hoàn toàn khác. Không có lý thuyết hiện tại vì chúng tôi không biết giới hạn lý thuyết.
Vào những năm 1990, việc chia sẻ thành công tệp hình ảnh yêu cầu phải chuyển đổi tệp đó thành văn bản và quay lại thành hình ảnh. Mặt trái bây giờ đã có thể thực hiện được; các mô hình tổng quát tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy như ChatGPT tạo ra nội dung và hình ảnh mới dựa trên văn bản đầu vào vào mô hình. Với những công cụ chưa từng có hiện có nhờ trí tuệ nhân tạo, Xiong sẽ nỗ lực tạo ra các thông số mới cho quá trình phát triển.
“Chúng tôi luôn tự hỏi bản thân trước khi bắt đầu bất kỳ dự án kỹ tỷ lệ bóng đá trực tiếp nào, ‘Giới hạn lý thuyết là gì?’” Xiong nói. "Điều đó hiện 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 tìm hiểu loại thuật toán máy tỷ lệ bóng đá trực tiếp nào có thể nén dữ liệu tốt và cần bao nhiêu mẫu để tỷ lệ bóng đá trực tiếp cách nén tốt. Trong khi đạt được hiểu biết cơ bản về nén dữ liệu sử dụng công nghệ tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy, Xiong hy vọng sẽ phát triển các phương pháp nén mạnh mẽ hơn, dẫn đến việc sử dụng giao tiếp không dây hiệu quả hơn và thiết bị di động tiêu thụ ít năng lượng hơn.
Các phương pháp nén truyền thống bao gồm nén JPEG phổ biến cho hình ảnh trên điện thoại thông minh; đây là phương pháp nén bị mất, có nghĩa là một số chất lượng hình ảnh bị mất. Nén không mất dữ liệu, nghĩa là không làm giảm chất lượng, thường được sử dụng để nén các tệp máy tính, chẳng hạn như Zip và để truyền phát nhạc. Dự án này nhằm mục đích phát triển các ranh giới về hiệu suất tỷ lệ bóng đá trực tiếp máy cho cả hai phương pháp nén.
Vào năm 2020, Xiong đã thực hiện một dự án có tên “Khung nén có thể mở rộng dựa trên Deep Learning” với Amazon Prime Video. Đây là công việc sơ bộ dẫn đến dự án mới này.
Cộng tác viên của dự án này bao gồm Tiến sĩ Anders Høst-Madsen và Tiến sĩ Narayana Santhanam, cả hai đều là giáo sư tại Đại tỷ lệ bóng đá trực tiếp Hawaii ở Mānoa.