Google ha rilasciato da poco una tecnologia per la compressione delle immagini che si chiama RAISR (Rapid and Accurate Super Image Resolution – in italiano Super Risoluzione delle Immagini Accurata e Rapida) progettata per consentire il salvataggio dei dati senza che venga compromessa la loro qualità, una novità tech della quale abbiamo già sentito parlare lo scorso novembre.
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Si dice che il sistema sia in grado di utilizzare il 75% di banda larga, quindi un compressione del 75% della grandezza dei file, senza intaccare la qualità. RAISR è in grado di analizzare le versioni delle immagini sia ad alta che a bassa risoluzione e – una volta analizzate – apprende che cosa renda quelle ad alta qualità superiori, simulandone le differenze con quelle a bassa risoluzione. In sostanza, utilizza il machine learning per creare dei filtri simili a quelli utilizzati da Instagram per far sì che le immagini a bassa risoluzione appaiano all’occhio umano belle quanto quelle di alta qualità e perfettamente dettagliate.
Questa nuova tecnologia funziona in modo simile ai metodi di campionatura che inseriscono dei pixel aggiuntivi alle immagini a bassa risoluzione per compensare la mancanza di dettagli. Ma, mentre il sistema di campionatura tradizionale ha delle regole fisse, il RAISR adatta il proprio metodo sulla base di ogni singola immagine, risolvendo il problema della sfocatura.
Sfortunatamente questa tecnologia funziona unicamente con Google+ e Google ha dichiarato che eseguirà la scalatura di almeno un miliardo di immagini ogni settimana. Per chi non volesse iniziare ad utilizzare Google+ ci sarà da aspettare ancora qualche tempo per godere di questa tecnologia; nel corso dei prossimi mesi, infatti, Google ha in progetto di espandere l’algoritmo del servizio ad altre delle sue app, e noi tutti ci auguriamo che ciò significhi adozione su Google Photo.
Ma Google non è l’unico ad utilizzare questo tipo di compressione delle immagini. Nel corso del mese di Giugno del 2016, Twitter ha acquistato una startup inglese di AI che si chiama Magic Pony che utilizza una tecnologia simile per migliorare la risoluzione dei video a bassa qualità.
C’è una tale abbondanza di immagini da consentire un training mastodontico per gli algoritmi di machine learning e la tecnologia che ne deriva offre ai consumatori un beneficio semplice e tangibile sotto forma di riduzione del consumo di dati.
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