В России разработали алгоритм сжатия видео, позволяющий снижать объем данных в три раза по сравнению с существующими методами компрессии файлов. Он работает следующим образом: исходный ролик преобразуется в черно-белый с низким разрешением, также в него записывается информация о цветовой палитре. Когда клип вновь понадобится для просмотра, он восстанавливается с помощью нейросетей в исходное качество. Эксперты считают технологию перспективной, однако ее успех будет зависеть от того, какие мощности понадобятся для дешифровки данных.
Отечественный алгоритм сжатия клипов
Российские ученые разработали новую технологию сжатия видео, которая позволяет сокращать его объем в три раза по сравнению с существующими форматами компрессии файлов, рассказали «Известиям» в компании «ВидеоМост Рисерч».
— Мы изменяем видео следующим образом: исходный файл высокого разрешения трансформируется в скетч-видео, в котором разрешение становится ниже, а сам ролик превращается в черно-белый. При этом отдельно записываются исходные метаданные, такие как качество и цвета, — рассказал «Известиям» технический директор компании Владимир Свириденко.
Далее, когда файл вновь понадобится для просмотра, с помощью нейросетей алгоритм выстраивает изначальное видео, которое пользователь оставлял на хранение. По словам разработчиков, главная цель, которую преследовали авторы алгоритма, — более высокий уровень компрессии по сравнению с существующими кодеками.
— Тем не менее для работы нашего алгоритма требуются большие вычислительные мощности как и процессора, так и графического адаптера, — подчеркнул Владимир Свириденко.
Последний необходим для того, чтобы в особенно сложных случаях корректно восстанавливать сам файл. По словам разработчиков решения, в последние 40 лет многие IT-компании и институты уделяют внимание проблеме хранения видео и создания новых алгоритмов сжатия — например, ими занимаются такие корпорации, как Microsoft, Google, Apple и Netflix.
В настоящее время отечественная компания уже получила патенты на алгоритм в России и США. Разработка может использоваться в таких сферах, как телевещание, видеонаблюдение, распознавание лиц, а также для хранения объемных видеофайлов.
— Суть принципа кодирования с целью уменьшения количества данных состоит в том, что в передаваемой информации заменяются часто попадающиеся куски на короткие последовательности, а редко попадающиеся — на длинные, — отметил заместитель директора Центра компетенций НТИ «Технологии доверенного взаимодействия» на базе ТУСУР Руслан Пермяков.
Данный принцип лежит в основе всех существующих кодеков и архиваторов. В качестве примера можно привести русский вариант азбуки Морзе, где одна из самых часто встречающихся букв алфавита «е» кодируется одним знаком «.», а «ъ», который встречается очень редко, — шестью символами «.- - . - .». Это позволяет сильно сократить среднее количество знаков при передаче естественного текста, объяснил он. Однако чем больше сжимается сообщение или видео, тем выше вероятность ошибки при восстановлении.
Будет ли технология популярной
Решение выглядит интересным, так как при восстановлении предлагается использовать нейросеть, но существует ряд опасений. Во-первых, есть риск, что картинка будет подвержена искажениям в силу неизбежных мелких сбоев в системе (вплоть до утраты данных). Во-вторых, для реализации потребуется большая вычислительная мощность, и картинка не будет достаточно динамичной, отметил Руслан Пермяков.
— Тематика увеличения степени сжатия видео сейчас крайне актуальна. IT-компании добились определенных успехов при компрессии фотографий, однако для видео добиться аналогичных результатов намного сложнее, — сказал заведующий лабораторией компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ Дмитрий Ватолин.
Объем хранимых и передаваемых данных постоянно возрастает. В этой связи разработка новой системы видеокомпрессии на основе механизмов машинного обучения и нейросетей представляется весьма перспективной и важной как с точки зрения обеспечения технологического суверенитета нашей страны, так и в контексте вывода данного продукта на мировой рынок, сказал доцент департамента стратегического и инновационного развития Финансового университета Михаил Хачатурян.
— С экономической точки зрения внедрение данного ПО позволит сократить время передачи данных и увеличить передаваемый объем в конкретный отрезок времени, а следовательно, приведет к сокращению затрат на электроэнергию и интернет-трафик. Разумеется, финансовые оценки делать пока очень сложно, так как технология только проходит апробацию, но можно предположить, что ее внедрение приведет к суммарной экономии на электроэнергии и интернет-трафике на 2–4%, снизив при этом в два-три раза потери качества передаваемого видео и звука, — предположил эксперт.
Технология может быть востребованной в сфере наблюдения за объектами энергетической инфраструктуры. Особенно интересно применение в линейках умных устройств и для создания умных домов, сообщила директор по развитию компании EKF Татьяна Мосендз.
Вероятно, решение найдет свою нишу, но для широкого применения идею надо будет дорабатывать. Основное ограничение, которое сейчас сложно оценить, — это то, какие процессоры нужны для декодирования на пользовательском устройстве. Если авторы уложатся в средний ценовой диапазон и смогут развернуть кодек, например, на ТВ-приставках в пределах 10–20 тыс. рублей, то решение будет вполне коммерчески успешным, резюмировал Руслан Пермяков.