Google usa redes neurais para melhorar compressão de imagens

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De acordo com um artigo publicado no ArXiv, o Google está usando redes neurais para conseguir comprimir arquivos de imagens de maneira mais eficiente. A tecnologia, que utiliza o software open source TensorFlow do Google, permitiria que as imagens ocupassem menos espaço nos servidores da empresa sem perder qualidade.

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Para usuários, melhor compressão de imagens significa que mais arquivos cabem em um mesmo volume de armazenamento. Para o Google, porém, a compressão mais eficiente traz muitas outras vantagens: segundo o Quartz, como a empresa oferece armazenamento ilimitado de fotos, melhor compressão implica menos custo com servidores, menos consumo de energia e taxas mais altas de transferência.

Todos esses fatores podem gerar economia de dinheiro à empresa. De acordo com o artigo publicado, a empresa já conseguiu superar a eficiência do método de compressão JPEG usando essa técnica. No entanto, ela ainda não está pronta para ser implementada pela empresa.

Espremendo imagens

Os pesquisadores alimentaram a rede neural com 6 milhões de imagens de referência. O sistema então dividiu essas imagens em quadrados de 32 por 32 pixels e selecionou, de cada uma, os 100 quadrados mais difíceis de comprimir – ou seja, os 100 quadrados de maior tamanho (em termos de memória). A rede então se empenhou em determinar técnicas para comprimir esses 100 quadrados de cada foto.

Isso tinha o objetivo de gerar métodos eficientes de compressão. A ideia dos cientistas é que esses métodos podem ser extrapolados para toda a imagem, gerando uma compressão mais eficiente no total e retendo a qualidade da imagem ao mesmo tempo. Outra vantagem desse método é que a inteligência artificial também pode comprimir diferentes partes da imagem usando métodos diferentes.

No entanto, essa técnica ainda enfrenta um obstáculo: alguns dos resultados gerados por ela parecem estranhos a olhos humanos, de acordo com o The Next Web. Como não há maneira padronizada de testar isso, a empresa ainda não pode utilizar esse método de compressão em larga escala.