جوجل تستخدم الشبكات العصبية لتصغير حجم ملفات الصور

تعمل شركة جوجل على تطوير خوازمية جديدة لضغط الصور بصيغة JPEG باستخدام الشبكات العصبية، وتسمح الطريقة الجديدة بالحصول على أحجام ملفات أصغر بالمقارنة مع المعايير الحالية، وتم الاسبوع الماضي نشر ورقة بحثية تشرح عمل فريق جوجل.

وتعتبر مساحة التخزين مسألة هامة للمستهلكين وشركات التقنية على حد سواء، وتعتبر الصور حجر الزاوية في هذه المسألة، حيث يمتلك أغلب المستخدمين آلاف الصور على أجهزتهم بشكل دائم.

بينما تستضيف الشركات التقنية المختلفة ومن بينها جوجل ملايين الصور عبر خدمات متنوعة مثل Google Photos، ويزداد هذا العدد بشكل مستمر ومطرد.

وبدأت جوجل بتدريب الشبكات العصبية من خلال أخذ عينة عشوائية من 6 ملايين صورة بدقة 1280×720 بيكسل من على شبكة الإنترنت مضغوطة مسبقاً، ومن ثم تقسيمها إلى 32×32 جزء.

وتقوم الشبكة العصبية بالتركيز واختيار 100 من هذه القطع والتي تجد انها تمتلك أسوء نسب ضغط من حيث الفعالية بالمقارنة مع صورة PNG.

وتهدف الشركة من وراء هذه العملية إلى دفع الشبكات العصبية إلى التركيز على تحسين الأداء الخاص بضغط البيانات الأكثر صعوبة من ناحية الضغط، بحيث يمكنها النجاح بشكل أسهل مع باقي البيانات عند نجاحها في اختبار البيانات الأصعب.

ثم استخدم الباحثون نظام تعلم الآلة TensorFlow، والذي قامت شركة جوجل بجعله مفتوح المصدر العام الماضي، لتدريب مجموعة من البنى الشبكية العصبية.

واستخدم الباحثون مليون خطوة لتدريبهم، ومن ثم تم جمع مجموعة من المقاييس التقنية لايجاد أفضل نماذج تدريبية أنتجت أفضل نتائج ضغط.

وأشار الباحثون إلى انه ليس من السهل دائما تحديد الفائر عندما يتعلق الأمر بأداء الضغط، وذلك لأن المقاييس الفنية لا تتفق بشكل دائم مع الإدراك البشري.