Muzero: Deepmind sucht neue Technik zur Videokompression

Nach Atari-Spielen, Schach und Go könnte Deepminds selbstlernende KI künftig auch für Kompressionstechnik von Youtube genutzt werden.

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Muzero von Deepmind spielt nicht nur Schach und Atari-Spiele.
Muzero von Deepmind spielt nicht nur Schach und Atari-Spiele. (Bild: Deepmind)

Die zu Googles-Mutterkonzern Alphabet gehörenden KI-Spezialisten von Deepmind haben mit Muzero einen neuen selbstlernenden Algorithmus vorgestellt. Erste Details dazu haben die Beteiligten bereits vor rund einem Jahr veröffentlicht, nun folgt die Beschreibung des Systems in der Fachzeitschrift Nature. Wie die BBC berichtet, wird Muzero inzwischen verwendet, um neue Techniken zur Videokodierung zu finden.

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Bisher wurde Muzero an klassischen Tests gemessen, die für selbstlernende KI-Systeme Gradmesser sind. Dazu gehören etwa 57 verschiedene Atari-Spiele, wobei Muzero laut Aussage des Forscherteams eine vergleichbare Leistung wie andere moderne KI-Systeme liefert. Getestet wurde die Leistung von Muzero darüber hinaus mit den Brettspielen Go und Shogi, wobei die "übermenschlichen Leistungen" von Systemen wie dem bereits bekannten Alphazero, das wohl vor allem für seine Go-Spiele bekannt ist, erreicht würden. Weitere Details zu Funktionsweise von Muzero liefert ein Blog-Eintrag von Deepmind.

"Zum ersten Mal haben wir tatsächlich ein System, das in der Lage ist, ein eigenes Verständnis der Funktionsweise der Welt aufzubauen und dieses Verständnis zu nutzen, um diese Art von ausgefeilter vorausschauder Planung durchzuführen, die man zuvor für Spiele wie Schach gesehen hat", sagt dazu der Deepmind-Forscher David Silver der BBC. Eben diese Fähigkeit soll nun auch zum Vorteil vieler Nutzer praktische Anwendung finden.

Die Nutzung zur Suche neuer Kompressionstechniken ist dabei naheliegend. So machten Videodaten den Großteil von Netzwerkverkehr aus. Kleinere Dateien führten hier also direkt zu Verbesserungen. Hinzu kommt, dass die Ideen dieser Kompressionstechniken für Video seit Jahrzehnten im Prinzip nur stetig weiter optimiert werden, grundsätzlich neue oder andere Ansätze gibt es dagegen kaum oder waren bisher zu komplex und wurden deshalb oft wieder verworfen. Ein System wie Muzero, das selbstlernend ist, könnte unabhängig von diesem Vorwissen auch neue Techniken finden.

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