Quem consome muito conteúdo através do YouTube ou Netflix sabe como buffering – aquela pausa no vídeo que dá tempo para recarregar as imagens que virão a seguir – pode arruinar a experiência de um filme, série ou programa online. Uma nova solução do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, o MIT, promete reduzir esse sofrimento.
Trata-se do Pensieve, um sistema de inteligência artificial capaz de reduzir os travamentos em vídeos por streaming. Basicamente, o que esse software faz é aprender, com base em sua própria experiência, qual algoritmo de bitrate é ideal para a conexão do usuário.
Sites como o YouTube e a Netflix usam um sistema chamado ABR (Adaptive BitRate), um algoritmo que, normalmente, serve uma de duas funções: calcular a velocidade da internet e, assim, escolher a melhor resolução para o vídeo; e trabalhar para baixar conteúdo antecipadamente para que o vídeo não seja paralisado.
Digamos, por exemplo, que você tem uma internet de alta velocidade e ela está na sua melhor performance quando você começa a ver um filme na Netflix. Em dado momento, porém, a internet começa a ficar mais lenta. Nesse ponto, o filme começa a perder qualidade, fica mais pixelizado, para se ajustar à velocidade da sua rede.
O problema é que, se a internet ficar mais lenta, pode ser que o vídeo pare de ser reproduzido para dar tempo de a Netflix baixar o restante do conteúdo que deverá ser reproduzido a seguir. Esse sistema é automatizado, mas não é muito inteligente: não há como prever quando a internet vai ficar mais lenta e como priorizar o algoritmo ideal.
Desse modo, enquanto o player estava ocupado mantendo a resolução alta, ele se “esqueceu” de antecipar o conteúdo que viria a seguir. E quando estava baixando as imagens seguintes, não teve largura de banda necessária para manter a resolução alta. Por isso, o usuário acaba sendo obrigado a aceitar uma coisa ou outra, resolução ou buffer.
É justamente isso o que o Pensieve, do MIT, corrige: ele aprende, com o tempo de uso, e observando padrões de comportamento na internet do usuário, qual algoritmo deve ser usado para que a resolução do vídeo não sofra quedas e uma boa margem de buffer seja preservada para que não aconteçam novos travamentos.
Nos testes do MIT, o Pensieve conseguiu reproduzir vídeos com até 30% menos travamentos do que algoritmos tradicionais. Os pesquisadores por trás dessa I.A. esperam que ela seja utilizada em breve em players de empresas como Netflix e YouTube, mas, no futuro, eles imaginam que essa tecnologia será usada também para aprimorar a reprodução de conteúdo em realidade virtual.
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