گوگل ای ایچ بی کے 'سیلیکن ویلی' ٹیک پر A.I. کی بنیاد پر تصویری کمپریشن کے ساتھ ٹیک لیتا ہے

گوگل نے ایچ بی او کے میں دیکھا ہوا مڈل آؤٹ، مشین سیکھنے پر مبنی سمپیڑن سسٹم کے لئے صرف بنیاد رکھی ہے سلکان وادی. جمعہ کو گوگل کے محققین نے اپنی کامیابی کے بارے میں تفصیل بتائی، اور اس کے ساتھ ساتھ کاغذ کے خلاصہ، "مکمل رویے کی تصویر کی سمپیڑن کو فوری طور پر نوری نیٹ ورکس کے ساتھ." تصویری کمپریشن صرف آغاز ہے، اگرچہ: گوگل براؤزرنگ کی رفتار کو بہتر بنانے کے لئے مصنوعی انٹیلی جنس کو برقرار رکھتا ہے، اور انٹرنیٹ کے طور پر ہم جانتے ہیں، تمام فائل کی اقسام کے لئے.

اندر سلکان وادی ، رچرڈ ہنڈریکس ایک بے مثال کمپریشن سسٹم ڈیزائن کرتا ہے جو انٹرنیٹ کو تبدیل کرتی ہے. نظام، جس میں وہ پیڈ پائپر کو فون کرتا ہے، فائلوں کو پنٹویرائٹس میں تبدیل کرتا ہے، جس میں فائل کی شراکت اور اسٹوریج میں انقلاب پیدا ہوتی ہے. شو میں، یہ انٹرنیٹ کی لمبی ضرورت ہے، اور ہینڈریکس نے ان کی ایجاد کی وجہ سے یہ بڑا بناتا ہے (بے شمار ہچکیوں کے ساتھ، اکثر اریچ بیکمن کے شکریہ). آلات اب فائلوں کو ذخیرہ کرنے کی ضرورت نہیں ہے کیونکہ چھوٹے، کمپریسڈ ورژن بادل میں رہ سکتے ہیں.

موجودہ، معیاری سمپیڑن طریقوں کے ساتھ، تصاویر معلومات کھو دیتے ہیں. پکسلز کی تخریب کاری کے گروپس، جو آنکھیں پکڑنے والی سنیپشاٹ سے کم سے کم، شاندار، سوچ، باہر، اعلی معیار کا قبضہ کرسکتے ہیں. لیکن Google کا کمپریشن A.I. مکمل قرارداد کو برقرار رکھتا ہے. محققین لکھتے ہیں "جہاں تک ہم جانتے ہیں، یہ پہلا خصلی نیٹ ورک آرکیٹیکچر ہے جو تصویر کمپریشن میں JPEG کو دور کرنے میں کامیاب ہے." ایک اعصابی نیٹ ورک کو کوڈ میں کوڈ کا ترجمہ دیتی ہے، لیکن اس کے نزدیک غیر معمولی طور پر ہوتا ہے، اور دیگر نئراور نیٹ ورک کو اصل تصویر کی ایک مکمل تعمیراتی تعمیر سے باہر نکلنے کے لئے کوڈ کا فیصلہ کرتا ہے.

پہلا مرحلہ نیورل نیٹ تصویر پر کئی گزرتا ہے، ہر بار اس کے بارے میں مزید جاننے کے بارے میں مزید معلومات حاصل کریں. پہلا پاس آج ہم کمپریشن سے توقع رکھتا ہے کے قریب ہو جاتا ہے، لیکن ہر ایک کے بعد والے پاس کسی بھی غلطی کو صاف کرتا ہے اور تصویر کی انکوڈنگ کو بہتر بنا دیتا ہے. "جبچہ آج کے عام طور پر استعمال کوڈڈیک اچھی طرح سے انجام دیتے ہیں، ہمارے کام سے پتہ چلتا ہے کہ نیویارک نیٹ ورکوں کو اعلی معیار اور چھوٹے فائل کے سائز کے ساتھ ایک کمپریشن اسکیم میں تصاویر کے نتائج کو استعمال کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں."

گوگل، جس کا یہ کہہ سکتا ہے کہ منصفانہ طور پر قائم کیا جاسکتا ہے، اسی راہ میں رکاوٹوں سے نمٹنے کی ضرورت نہیں ہوگی جو افسانوی پرائیویسی پائپر غلطی سے طے کرتی ہے. لیکن گوگل کو اس مشینری سیکھنے کے نظام کو آڈیو اور ویڈیو کیلئے کام کرنے کی ضرورت ہوگی، خاص طور پر اگر وہ ہینڈریکز کو متاثر کرنے کی امید کررہے ہیں. اس کے باوجود، وہ اسے یہ بتانا چاہتا تھا کہ پرائی پائپر بہتر ہے. تاہم، ہم میں سے ان لوگوں کو حقیقی دنیا میں گوگل کے ورژن کے ساتھ مواد ہونا پڑے گا. سلکان وادی اس کے تخلیق کاروں کو بلاشبہ سلیکن ویلی سے حقیقی طور پر جانے کا موقع ملے گا، موجودہ ٹیک اور پیشن گوئی کی نمائش پر غور کیا جائے گا.