Ancora una volta, Google è protagonista della scena tecnologica con un’innovazione che riguarda l’intelligenza artificiale: in questo caso, la società di Sundar Pichai è riuscita a sfruttare le reti neurali per elaborare una soluzione che consente di comprimere le immagini in un modo nettamente più promettente dal punto di vista del risultato, rispetto a quanto finora è stato possibile fare con i sistemi più diffusi.
La soluzione trovata da Big G, permette infatti di mantenere un elevato livello di qualità dell’immagine, senza tuttavia utilizzare una quantità incredibile di spazio sui supporti digitali: ciò è stato possibile grazie ad un percorso di addestramento dell’intelligenza artificiale, la quale sfrutta la libreria open source di TensorFlow – la quale ha appreso la logica di funzionamento del sistema di compressione delle immagini.
L’AI di Mountain View è stata quindi addestrata con 6 milioni di immagini individuate e sottoposte all’attenzione dell’intelligenza artificiale in modo casuale: il sistema di Google ha quindi suddiviso le stesse immagini in miniature da 32 x 32 pixel, e quindi, ha proceduto alla selezione di 100 parti dove la compressione non sia stata efficace, per spingerlo ad adottare un sistema ancor più efficace nel comprimere le immagini.
Il sistema di Big G, in questo modo, si sforza a lavorare su parti che risultino difficilmente comprimibili e, di conseguenza, impara anche a svolgere meglio questo compito su porzioni di immagine che invece non presentino difficoltà elevate. In questo modo, poi, l’intelligenza artificiale è riuscita ad offrire una sua previsione sui risultati della compressione delle immagini, mettendo poi in atto la sua strategia operativa.
La soluzione realizzata da Google ha consentito di superare dal punto di vista qualitativo quanto è finora stato reso possibile dall’utilizzo della compressione JPEG, tuttavia, non sempre l’intelligenza artificiale è stata in grado di offrire risultati impeccabili: per vedere introdotta questa tecnologia nei servizi proposti da Big G, quindi, bisognerà attendere ancora parecchio tempo.