{"id":20287,"date":"2023-05-10T02:00:47","date_gmt":"2023-05-10T02:00:47","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20287"},"modified":"2023-05-10T02:00:47","modified_gmt":"2023-05-10T02:00:47","slug":"el-mit-desarrolla-un-metodo-para-disenar-nuevos-algoritmos-para-transmisiones-de-video","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20287","title":{"rendered":"El MIT desarrolla un m\u00e9todo para dise\u00f1ar nuevos algoritmos para transmisiones de v\u00eddeo"},"content":{"rendered":"
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Los investigadores a menudo usan simulaciones cuando dise\u00f1an nuevos algoritmos. Estas simulaciones est\u00e1n basadas en trazas, peque\u00f1os fragmentos de datos reales, que a veces pueden producir resultados sesgados. El Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) ha desarrollado un nuevo m\u00e9todo que elimina esta fuente de sesgo en la simulaci\u00f3n basada en trazas.<\/p>\n

\"MIT
El nuevo m\u00e9todo realiza simulaciones imparciales basadas en trazas, lo que permite dise\u00f1ar el algoritmo que mejor se adapte a cada aplicaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

Al permitir simulaciones imparciales basadas en trazas, la nueva t\u00e9cnica podr\u00eda ayudar a los investigadores a dise\u00f1ar mejores algoritmos para una variedad de aplicaciones, incluida la mejora de la calidad del v\u00eddeo en Internet y el aumento del rendimiento de los sistemas de procesamiento de datos.<\/p>\n

Los cient\u00edficos del MIT estudiaron la simulaci\u00f3n basada en trazas en el contexto de las aplicaciones de transmisi\u00f3n de v\u00eddeo. En la transmisi\u00f3n de v\u00eddeo, un algoritmo de tasa de bits adaptable decide continuamente la calidad del v\u00eddeo, o la tasa de bits, para transferir a un dispositivo en funci\u00f3n de los datos en tiempo real del ancho de banda del usuario. Para probar c\u00f3mo los diferentes algoritmos de tasa de bits adaptables afectan el rendimiento de la red, los investigadores recopilaron datos reales de los usuarios durante una transmisi\u00f3n de v\u00eddeo para una simulaci\u00f3n basada en rastreo.<\/p>\n

El algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico del MIT se basa en los principios de causalidad para aprender c\u00f3mo los rastros de datos se ven afectados por el comportamiento del sistema. De esta manera, pueden reproducir la versi\u00f3n correcta e imparcial de la traza durante la simulaci\u00f3n.<\/p>\n

Herramienta CausalSim<\/h2>\n

Los investigadores desarrollaron una nueva herramienta, llamada CausalSim, con la que el algoritmo puede aprender las caracter\u00edsticas subyacentes de un sistema utilizando solo los datos de rastreo.<\/p>\n

CausalSim toma los datos de seguimiento que se recopilaron a trav\u00e9s de un ensayo de control aleatorio y estima las funciones subyacentes que produjeron esos datos, al tiempo que simula lo que habr\u00eda sucedido con el rendimiento de la red si la plataforma hubiera utilizado un algoritmo de tasa de bits adaptable diferente en las mismas condiciones subyacentes.<\/p>\n

De esta forma, el modelo le dice a los investigadores, bajo exactamente las mismas condiciones subyacentes que experiment\u00f3 un usuario, c\u00f3mo un nuevo algoritmo cambiar\u00eda el resultado.<\/p>\n

En comparaci\u00f3n con un simulador basado en trazas desarrollado anteriormente, el nuevo m\u00e9todo de simulaci\u00f3n predijo correctamente qu\u00e9 algoritmo de nuevo dise\u00f1o ser\u00eda el mejor para la transmisi\u00f3n de v\u00eddeo, es decir, el que condujera a menos almacenamiento en b\u00fafer y mayor calidad visual.<\/p>\n

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