Nếu là một người thường xuyên sử dụng YouTube, livestream hoặc chơi game thì chắc chắn đã không ít lần bạn phải trải qua cảm giác “điên tiết” khi hoạt động của mình bị gián đoạn bởi buffering (giật lag) khiến video mà bạn đang xem không thể chạy nổi.
Buffering khiến quá trình xem video của bạn bị gián đoạn.
Không gì có thể phá hỏng trải nghiệm giải trí “tốt” hơn ký tự buffering liên tục quay tròn ngay chính giữa video mà bạn đang thưởng thức. Nếu bạn đổ lỗi cho số phận khi đã đẩy mình vào hoàn cảnh “xem không được mà bỏ thì không nỡ” thì đừng lo, bạn không hề đơn độc đâu. Mỗi ngày, chúng ta đón nhận đến 500 triệu giờ livestream/phát video, thế nên khả năng cao là ở đâu đó trên thế giới này cũng đang có những người lâm phải tình cảnh “dở khóc dở cười” như bạn.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu tại MIT mới đây đã tìm ra giải pháp để giải quyết dứt điểm vấn đề này. Cụ thể, họ đã phát triển một hệ thống trí tuệ thông minh nhân tạo (AI) có khả năng tối ưu hóa video, giúp quá trình livestream diễn ra suôn sẻ và dễ dàng hơn.
Bản chất của buffering
Lưu lượng truy cập Internet hoặc dữ liệu được gửi vào các đơn vị gói tin (hay còn gọi là chunk). Khi bạn xem video trực tuyến thì trình duyệt web của bạn sẽ tải dữ liệu từ những video ấy theo hai cách: Tải toàn bộ dữ liệu rồi mới chạy; hoặc tải từng phần của video (buffering), xong phần nào chạy phần đó và cứ liên tục như vậy cho đến khi video kết thúc.
Với cách thứ hai, từng đoạn buffering theo thời gian sẽ lần lượt được sử dụng và có liên kết chặt chẽ với nhau. Cách này sẽ giúp dữ liệu được tải nhanh hơn, tốc độ của video được cải thiện hơn và chúng ta có thể xem ngay khi nhấn vào nút play mà không cần chờ đợi như cách một. Đó là vì sao các video thường rất mượt khi mới chạy, nhưng lại gặp phải tình trạng buffering vào khúc giữa hoặc cuối.
Nếu kết nối của bạn bị ngắt hoặc không đủ mạnh sẽ khiến quá trình tải xuống các đoạn chunk này bị ngừng lại, gây ảnh hưởng đến toàn bộ video mà bạn đang xem. Vấn đề mấu chốt chính là các dữ liệu cần được tải xuống liên tục và liên kết với nhau song song với quá trình xem video của bạn. Khi quá trình này bị ngắt quãng thì sẽ dẫn đến hiện tượng buffering đầy khó chịu.
Buffering thường xảy ra vào giữa hoặc cuối video mà bạn đang xem.
Mức độ nghiêm trọng của buffering phụ thuộc vào cường độ của tín hiệu không dây, đường truyền Internet cũng như lưu lượng truy cập xung quanh bạn. Ví dụ, quá trình giật lag sẽ xảy ra thường xuyên hơn khi bạn xem video tại nơi công cộng với nhiều người sử dụng cùng một mạng.
Các dịch vụ như YouTube, Vimeo hay thậm chí cả các nền tảng truyền thông khác nữa đều sử dụng thuật toán Adaptive Bitrate (ABR). Thuật toán này sẽ đo tốc độ kết nối, tổng số băng thông sẵn có và độ phân giải để đưa ra lựa chọn phát video hợp lý nhất, tránh ảnh hưởng đến trải nghiệm của người xem.
Tất nhiên, độ phân giải càng cao thì sẽ càng tiêu tốn tài nguyên hơn. Vì thế, bạn có thể giảm chất lượng hình ảnh xuống mức thấp để hạn chế tình trạng buffering xảy ra. Đó là lý do vì sao đôi khi người dùng Netflix lại phàn nàn chương trình họ đang xem lại có hình ảnh mờ hơn bình thường. Sự thật là Netflix phải hạ thấp độ phân giải xuống để có thể đáp ứng những nhu cầu cao hơn về kết nối.
Đôi khi hình ảnh trên Netflix cũng bị ảnh hưởng bởi buffering.
Giải pháp của MIT
Nhóm nghiên cứu thuộc phòng Khoa học Máy tính và Trí tuệ nhân tạo (CSAIL) tại MIT đã dựa vào một hệ thống AI tự động để trao đổi giữa các thuật toán phù hợp. Từ đó, mạng nơ-ron kĩ thuật số có thể phân tích và lựa chọn thuật toán thích hợp nhất cho mỗi kết nối mạng riêng biệt.
Nhóm nghiên cứu còn “dạy” cho công nghệ AI bằng một hệ thống “thưởng phạt” độc đáo. Cụ thể, sau quá trình đào tạo kéo dài một tháng, họ đã bật các video khác nhau lên và để hệ thống này làm nhiệm vụ của mình. Nếu làm đúng, hệ thống này sẽ được thưởng, và tất nhiên nếu làm sai thì sẽ bị phạt.
Bằng cách giáo dục ảo này, hệ thống AI đã có khả năng tìm ra và trao đổi linh hoạt các thuật toán tốt nhất để phát những video khác nhau. Đặc biệt hơn, hệ thống này hứa hẹn sẽ có thể tinh chỉnh sao cho phù hợp với những tiêu chí, yêu cầu cụ thể của các dịch vụ, kết nối cũng như các phương tiện truyền thông.
Hệ thống AI có khả năng tìm ra thuật toán phù hợp cho từng video riêng biệt để tránh hiện tượng buffering.
Các nhà cung cấp dịch vụ nội dung như Netflix luôn có sự thay đổi qua lại giữa chất lượng và hiệu năng sao cho hợp lý nhất có thể. Hệ thống AI cũng có thể dựa vào điều đó để đưa ra những quyết định chính xác thông qua tự động hóa và theo dõi thường xuyên hoạt động của họ.
Mohammad Alizadeh, giáo sư của CSAIL, cho biết hệ thống AI này hoàn toàn có thể tùy chỉnh theo ý người dùng để họ có được “những trải nghiệm xem video trực tuyến của riêng mình”.
Không chỉ vậy, mức độ ứng dụng của hệ thống AI này còn trải rộng ra toàn bộ những mảng khác của lĩnh vực streaming nói riêng và truyền thông nói chung. Sẽ tuyệt vời thế nào nếu chúng ta có thể sử dụng nó để trải nghiệm những tựa game VR đình đám với độ phân giải cực cao. Nếu không có nó, điều đó sẽ không bao giờ trở thành hiện thực bởi quá trình liên tục chuyển đổi chất lượng hình ảnh có thể gây ra một số vấn đề về sức khỏe và phá hỏng trải nghiệm của người dùng.
CÙNG CHUYÊN MỤC
