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L’intelligenza artificiale rivoluziona la compressione di immagini e audio

La ricerca scientifica in questo periodo sta facendo passi da gigante in ogni campo, oggi è il caso degli scienziati di DeepMind che hanno scoperto un nuovo metodo di compressione delle immagini e dell’audio che utilizza l’intelligenza artificiale per ottenere tassi di compressione lossless senza precedenti. Con la loro creazione innovativa, Chinchilla 70B, questo team di ricerca ha dimostrato che l’AI può superare i metodi tradizionali del settore, aprendo nuovi orizzonti per l’archiviazione dei dati.

Chinchilla 70B è un modello linguistico di grandi dimensioni, noto anche come LLM, addestrato su un enorme set di dati di testo e immagini. Gli scienziati di DeepMind hanno riproposto questo modello per la compressione, sfruttando le sue capacità predittive per identificare i dati non necessari nelle immagini e nei file audio.

I risultati sono a dir poco spettacolari. Utilizzando un algoritmo di compressione specializzato, i ricercatori sono riusciti a ridurre le dimensioni delle immagini ad appena il 43,4% e i file audio ad appena il 16,4% delle loro dimensioni originali. Questi risultati superano di gran lunga le capacità degli algoritmi di compressione standard, come PNG per le immagini, che le riduce solo al 58,5%, e FLAC per l’audio, che le comprime al 30,3%.

La chiave di questa innovazione sta nel riconoscere la connessione tra modelli predittivi e compressione. Gli scienziati di DeepMind hanno sfruttato le capacità predittive di Chinchilla 70B e hanno riformulato la sfida come un “problema di previsione” nel contesto della compressione dei file. Questo approccio ha rivelato che qualsiasi compressore può fungere da modello generativo condizionale e viceversa, sfumando di fatto i confini tra i due mondi.

Sebbene questo risultato sia notevole, ci sono anche dei limiti. I risultati della compressione potrebbero non essere pratici per i file molto grandi. I ricercatori di DeepMind hanno sottolineato che i loro modelli possono ottenere una compressione impressionante solo fino a una certa soglia di dimensioni dei file. Oltre questa soglia, i metodi di compressione tradizionali come 7zip possono rimanere più efficienti e veloci.

Tuttavia, anche con questi limiti, la scoperta di DeepMind con Chinchilla 70B è un importante passo avanti nella compressione dei dati. Questo lavoro dimostra il potenziale dell’intelligenza artificiale per rivoluzionare il modo in cui archiviamo e condividiamo i contenuti digitali.

maio

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Massimiliano Oliosi, nato a Roma nel 1981, laureato in giurisprudenza, ma amante degli eventi e dell'organizzazione di essi, dal 1999 tramite varie realtà associative locali e nazionali partecipa ad eventi su tutto il territorio nazionale con un occhio particolare al dietro le quinte, alla macchina che fa girare tutto.

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