Google’ın Yapay Zekası Kalitesini Düşürmeden JPEG Sıkıştırması Yapacak

Görsel: Depositphotos

Google bünyesindeki bir grup araştırmacı, yapay sinir ağlarını kullanarak standart sıkıştırma yöntemlerinden daha verimli çalışan bir fotoğraf sıkıştırma metodu geliştirdi.

6 milyon sıkıştırılmış fotoğrafın incelendiği araştırmada, Google’ın açık kaynak kodlu TensorFlow sistemi ile geliştirilen yeni bir yapay zeka teknolojisine sıkıştırma işleminin nasıl yapılacağı öğretildi. Seçilen sıkıştırılmış fotoğraflar 32×32 piksellik parçalara bölündü ve bunların arasından en az etkiye sahip olan 100 parça seçildi. Dolasıyla bu en zor parçaların üstesinden gelebilen yapay zeka, fotoğrafın geri kalan parçalarını daha kolay bir şekilde tanımlayabildi.

Standart JPEG (sol) / Yapay Sinir Ağları (sağ)
Standart JPEG (sol) / Yapay Sinir Ağları (sağ)

Fotoğrafların sıkıştırıldıktan sonraki hallerinin nasıl görüneceğini tahmin eden yapay sinir ağlarının, fotoğrafların boyutlarını düşürmek için kullanılan standart JPEG sıkıştırma yöntemlerinin çok daha ötesinde olduğunu söylemek mümkün. Zira bu sistem aynı zamanda fotoğrafın her bir parçasını ayrı ayrı inceleyerek hangi sıkıştırma metodunun daha iyi olduğuna da karar verebiliyor.

Sistemin kusursuz olmadığını da belirtmek gerekiyor. Öyle ki bazı test sonuçlarına göre insan gözüne çok da iyi görünmeyen sonuçlar da çıkabiliyor. Ancak hala geliştirilmeye devam eden bu sistemin ilerleyen zamanlarda çok daha gelişmiş bir şekilde karşımıza çıkacağını da söylemek mümkün.

AYRICA BKZ: Google’ın Yapay Zeka Tabanlı Magenta Programı İlk Bestesini Oluşturdu