กูเกิลรายงานถึงการใช้เครือข่ายประสาทเทียม (neural network) ที่เรียกว่า Residual Gated Recurrent Unit (residual GRU) เพื่อการบีบอัดภาพแบบสูญเสียรายละเอียด โดยยังคงรายละเอียดเทียบเคียงกับการบีบอัดภาพแบบดั้งเดิมอยู่
การสร้างเครือข่ายประสาทเทียมอาศัยภาพจำนวนมากเพื่อฝึกการบีบอัด โดยใช้ภาพขนาด 720p จำนวน 6 ล้านภาพ ซอยภาพออกเป็นบล็อก 32x32 พิกเซล เพื่อฝึกตัวเข้ารหัสภาพ (encoder) และตัวถอดรหัสภาพ (decoder) กระบวนการบีบอัดภาพจะบีบอัดเป็นรอบๆ แล้วดูว่ามีความผิดพลาดจากภาพต้นฉบับอย่างไรบ้าง จึงนำความผิดพลาดเหล่านั้นมาใส่เป็นอินพุตเพื่อเพิ่มข้อมูลให้ภาพคุณภาพดีขึ้น
ทีมงานทดสอบคุณภาพของภาพผลลัพธ์ที่ได้ เทียบความต่างภาพด้วยกระบวนการ MS-SSIM โดยกำหนดคุณภาพที่ยอมรับได้ไว้ที่ 0.9 (1.0 คือมองไม่เห็นความต่าง) สามารถบีบอัดภาพขนาด 1.4MB ให้เหลือ 24KB ได้ เทียบกับ JPEG ที่บีบได้เหลือ 33KB
อย่างไรก็ดี ทีมงานระบุว่าการบีบอัดแบบ JPEG ยังทำงานได้ดีอยู่ แต่ในอนาคตกำลังพัฒนาเครือข่ายประสาทเทียมที่บีบอัดภาพได้เร็วขึ้นและได้ภาพคุณภาพสูงกว่านี้
ที่มา - Google Research