Google migliora la compressione delle immagini grazie a TensorFlow

Se a volte la realtà supera l’immaginazione è altrettanto vero che ci sono casi in cui la fantasia viene presa come spunto per arrivare a nuove scoperte. È il caso di un gruppo di ricercatori di Google, forse appassionati della serie TV Silicon Valley, che hanno messo a punto un algoritmo di compressione delle immagini molto più efficiente di quelli attualmente in uso.

I ricercatori hanno utilizzato TensorFlow, il sistema di apprendimento automatico il cui codice sorgente è stato recentemente aperto, per insegnare ad un sistema di intelligenza artificiale il metodo migliore per comprimere un’immagine. Per arrivare ad un risultato soddisfacente, non immune da errori, sono state utilizzate 6 milioni di foto, “spezzettate” in pezzi dalle dimensioni di 32×32 pixel.

Per ogni foto sono stati selezionati i peggiori 100 pezzi in quanto a compressione, per obbligare il sistema a trovare il modo migliore di manipolare l’intera immagine. Prima di procedere alla compressione l’intelligenza artificiale ha elaborato diverse soluzioni arrivando a prevedere quella che avrebbe fornito il miglior risultato possibile.

Come dicevamo in precedenza il sistema è perfettibile in quanto saltuariamente vengono prodotte delle immagini con evidenti problemi, riconoscibili chiaramente a occhio nudo. Sicuramente non saranno queste sottigliezze a fermare il team di Google che grazie a TensorFlow spera di riuscire ad ottenere presto un risultato utilizzabile da chiunque.

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