La app de Netflix no gastará casi nada de tu plan de datos ni la memoria de tu teléfono celular

Netflix una vez más se interesa por su público:

Tras haber solucionado los problemas que surgían al ver los videos en el móvil con el modo offline, han seguido estudiando en el tema. Netflix necesitaba conseguir que los videos pesen menos y tengan la mejor calidad posible.

Pero no sólo eso, al mejorar la compresión y la calidad de sus videos, Netflix ha conseguido hacer que los videos que nos descarguemos ocupen la mitad de espacio en nuestro teléfono celular, pero la cosa no queda ahi, podremos elegir entre guardar el video en la memoria interna o la tarjeta SD del móvil.

Esto les ha costado un trabajo muy duro, porque han tenido que usar la inteligencia artificial para lograrlo, les explicaré cómo en las siguientes líneas.

Lo primero que hay que saber es que existen varios formatos de compresión de video, unos mejores que otros, unos de paga y otros libres de pago o con licencia de uso free. Dependiendo del tipo de video que sea se le aplicará una u otra forma de compresión. Pero Netflix hará que la compresión se aplique no solo por el tipo de video sino también por escena, así es lo estan leyendo “COMPRESIÓN POR ESCENA” !! para conseguir la mejor calidad y ocupar el menor espacio posible.

Como no había forma de saber qué formato calzaba mejor con una u otra escena, decidieron utilizar un formato de compresión de código abierto ofrecido por Google: el VP9.

Netflix contactó con la Universidad de California para elaborar un estudio y aquí viene lo que mencionamos líneas antes “Inteligencia artificial”.

Juntos elaboraron un estudio con personas seleccionadas al azar (personas normales), a estas personas se les ofrecía un video de Netflix que tenían que visualizar escena por escena en distintos dispositivos móviles y cada uno con compresión de video distinta. Estas personas señalaban en qué pantalla de dispositivo móvil se veía mejor “CADA ESCENA” !!. Estas escenas se iban clasificando junto con su formato ideal de compresión y toda esta información se iba almacenando.

Una vez que tenían la suficiente cantidad de información almacenada, llegó el momento de aplicar el Machine learning o para que entiendan Las máquinas que aprenden. Los datos recopilados en la Universidad de California fueron procesados por un programa de inteligencia artificial, este programa se dedicó a estudiar los patrones entre el tipo de escena y la compresión seleccionada para esta. Es así como el programa aprendió cómo comprimir cada escena de la forma más compacta y óptima posible para cada video. Gracias a que aprendió a identificar patrones, es así como el programa es capaz de predecir comportamientos futuros y saber qué decisión tomar para cada patrón. Implica que estos programas se van mejorando de forma autónoma (sin intervención humana) con el tiempo ya que la información se sigue almacenando y gracias a esto se mejoran las predicciones.

Por Gastón Cancino E.

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