Con redes neuronales Google busca mejorar la compresión

Existen en el mundo de la tecnología campos de trabajo en los que nunca se deja de investigar ni buscar mejoras, como por ejemplo el almacenamiento. Cada día contamos con mejores opciones y capacidades que parecen infinitas como es el caso del nuevo disco SSD de 60TB creado por Seagate.

Sin embargo, parece que los usuarios cada vez generamos más contenido e información y eso provoca la necesidad de contar con más espacio de almacenamiento. La alternativa a todo este proceso es mejorar los procesos de compresión de datos, no será una solución definitiva pero servirá para calmar los ánimos cuando no tenemos más espacio en disco y no queremos borrar nada de información.

Pied Piper

Google innova

También es cierto que la compresión ha avanzado mucho en los últimos tiempos y se está rozando la perfección o la mayor eficiencia en muchos tipos de la misma. Es por esto, y teniendo en cuenta que Pied Piper no va a ser real a corto plazo, que las compañías han comenzado a probar nuevos métodos de compresión.

Google es una de esas compañías innovadoras y actualmente está poniendo a prueba un nuevo sistema de compresión de archivos de imagen basado en redes neuronales. Una propuesta muy interesante que busca conseguir el mejor resultado posible en cada parte de la imagen para obtener una compresión global mínima.

Distribución del trabajo

Para poner a prueba su sistema, los trabajadores de Google han escogido 6 millones de fotografías, las han dividido en pequeñas partes de 32 x 32 píxeles y las han dado a analizar al sistema de compresión. El nuevo sistema de compresión deberá trabajar y analizar con cada una de esas pequeñas partes para llegar a una conclusión.

compresión de archivos

Esa conclusión no será otra que definir qué partes cuentan con la compresión menos eficaz. A partir de aquí el sistema debería poder trabajar para mejorar la compresión de esas ‘porciones’ y, en definitiva, mejorar el resultado global. Así lo explican en wwwhatsnew.

El sistema todavía se encuentra en fase de desarrollo, pero ya ha comenzado a dar buenos resultados. Lo que sucede con los sistemas de redes neuronales es que suelen necesitar de un aprendizaje que inevitablemente requiere de tiempo. Será interesante ver hasta dónde pueden llegar estos nuevos sistemas y las posibilidades que aparecen, tanto de almacenamiento local como de almacenamiento en la nube.

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