Google открыл для всех новый способ сжатия JPEG
Компания Google открыла доступ к новому алгоритму сжатия изображений формата JPEG — Guetzli (в переводе со швейцарского диалекта немецкого языка — «печенье»). Он позволяет получать высококачественные файлы изображений, объем которых на 35 процентов меньше, чем в результате работы стандартных алгоритмов. Это достигается благодаря психовизуальной модели восприятия изображений. Минус Guetzli — требовательность к ресурсам и медлительность. Исходный код для алгоритма доступен в репозитории GitHub, также о нем сообщает блог Google.
JPEG — метод сжатия изображений с потерями, разработанный Joint Photographic Experts Group в 1992 году. Он заключается в преобразовании фрагментов изображения в набор синусоид (дискретное косинусное преобразование) и записи параметров этих кривых вместо попиксельной записи цветов. Существует несколько алгоритмов сжатия, отличающихся порядком, геометрией и другими параметрами преобразований. Как правило сжатие без значительных потерь в качестве для алгоритмов JPEG составляет десять к одному.
В общем случае в JPEG входят следующие стадии: цветовое преобразование, прореживание, дискретное косинусное преобразование блоков 8×8 пикселей и квантование. Новая разработка Google в основном относится к последней стадии сжатия. Авторы использовали психовизуальные модели восприятия для того, чтобы сделать потери квантования максимально незаметными. Эксперименты показали, что добровольцы предпочитают изображения Guetzli в сравнении с картинками, сжатыми с помощью стандартной библиотеки libjpeg — даже если последние имели такой же или немного больший размер.
Вместе с тем, новый алгоритм требует гораздо большего объема вычислений. К примеру, сжатие небольшого изображенияразработчики на каждый мегапиксель изображения требуется около 300 мегабайт. Результат сжатия совместим со стандартными средствами просмотра изображений.
Издание Arstechnica допускает, что в разработке психовизуальной модели, лежащей в основе алгоритма, могли использоваться нейросети. В ее исходном коде ключевые параметры представляют собой набор из нескольких сотен констант.
Ранее подразделение Google Brain поставило эксперимент, в котором два сервера (Алиса и Боб) с помощью нейросетей разработали собственный метод шифрования сообщений. Особенность работы нейросетей состоит в том, что очень трудно интерпретировать то, как именно они преобразуют данные.
Владимир Королёв
Он пригодится на Марсе, Луне и ледяных спутниках планет-гигантов
Инженеры разработали концепцию робота для будущих миссий по изучению пещер на Марсе, Луне и ледяных спутниках планет-гигантов. Проект ReachBot описывает устройство с несколькими конечностями, которые способны раскладываться и дотягиваться до удаленных точек, на которых можно закрепиться с помощью захвата с металлическими шипами, сообщается в отчете NASA. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера С тех пор как орбитальные исследовательские аппараты подтвердили существование пещер под поверхностью Марса и Луны, ученые не перестают размышлять над их полноценным исследованием. Помимо ценной информации об истории формирования небесного тела, в пещерах, куда не проникают ультрафиолетовые солнечные лучи и космические заряженные частицы, могли бы сохраниться и следы внеземной жизни. До последнего времени все подвижные роботы, предназначенные для изучения других планет, разрабатывались с расчетом, что они будут передвигаться только по сравнительно ровной поверхности. Поэтому они имеют относительно простое четырех- или шестиколесное шасси, которое устойчиво и не требует много энергии, но, к сожалению, не позволяет передвигаться по крутым каменистым склонам и скалам, и потому не подходит для исследования пещер. Инженеры под руководством Марко Павоне (Marco Pavone) из Стэндфордского университета уже несколько лет работают над многоэтапным проектом ReachBot для NASA, развивающим концепцию робота, способного перемещаться по пещерам и скалам со сложным рельефом, недоступным для других видов роботов при разных уровнях гравитации. Его главная особенность заключается в необычном способе передвижения. Вместо колес или ног у него есть несколько гибких удлиняющихся конечностей, на конце которых располагаются захваты с множеством мелких металлических шипов, которые цепляются за малейшие неровности на каменной поверхности. Аналогичный способ удержания на вертикальных поверхностях применялся в прототипе робота-скалолаза LEMUR, разработанном Лабораторией реактивного движения NASA. За счет металлических шипов робот может удерживать свое положение, распределив свой вес между несколькими конечностями, пока подыскивает следующую точку опоры для одной из них. Ожидается, что ReachBot сможет передвигаться не только по стенам и потолку, но и по полу как обычный ходячий робот. Однако на данной стадии проектирования конкретной конструкции для конечностей еще нет. Разработчики оценили параметры робота для миссии по исследованию марсианской лавовой трубки с высотой от пола до потолка порядка 30 метров. Это должно быть устройство массой около 10 килограмм, с восемью конечностями, способными развертываться до 20 метров в длину, оборудованное камерами и лидаром для навигации и прокладывания маршрута, а также для картографирования окружения. На предыдущих этапах были разработаны алгоритмы движения робота на плоскости, а также построен примитивный прототип ReachBot. В качестве четырех конечностей на нем используются стальные измерительные рулетки, оснащенные механизмом поворота, который позволяет «наводить» их на объект. После чего другой механизм раскручивает рулетку, на конце которой расположен захват с металлическими шипами. Робот умеет определять положение предметов вокруг с помощью визуальных меток, дотягиваться до них конечностями, ухватываться с помощью захватов и подтягивать себя в нужном направлении. В будущем разработчики планируют построить версию, которая способна двигаться в трехмерном пространстве. https://www.youtube.com/watch?v=Q6uvS_19OcA Существуют и другие концепции исследования инопланетных пещер, куда нет доступа колесных роботам. Одна из них предполагает использование нескольких четвероногих роботов Spot Mini. Каждый из членов группы будет отличаться от других, иметь свою роль и помогать другим.
