应用程序数据要求与可用网络带宽一直是信息时代持续不断的战斗，但根据NJIT副教授JacobChakareski的最新研究，现在看来休战已经触手可及。
Chakareski和他的团队与马萨诸塞大学阿默斯特分校的同行合作，设计了一个系统，使网络请求在较小的情况下出错，并通过在接收硬件上运行的神经网络放大差异。
他们将其称为BONES(基于缓冲区占用的神经增强流)，将于今年夏天在意大利威尼斯举行的ACMSigmetrics会议上展示，该会议只有约10%的提交论文被接受。
他们表示：“由于网络带宽不足且不稳定，访问高质量视频内容可能具有挑战性……神经增强在通过深度学习提高降级视频质量方面已显示出有希望的结果。”
采用称为李亚普诺夫优化的数学函数，“我们的综合实验结果表明，与最先进的算法相比，BONES将体验质量提高了4%至13%，展示了其增强视频流体验的潜力。用户”。
“人们之前已经考虑过这个问题。但这是第一个以数学方式表征并确保其符合延迟限制的工作。人们已经讨论过超分辨率数据的想法，”Chakareski解释道。“客户端同时执行速率调度和计算调度决策。这是该方法的关键。以前从未这样做过。”
“我们已经构建了一个原型，因此论文中显示的结果是基于原型的。而且它运行得非常好。结果与我们通过模拟观察到的结果一样好，”他说。该团队还公开共享其代码和数据。
概念验证应用程序正在进行中。BONES团队正在与伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校合作开展一个名为MiVirtualSeat的混合现实项目：用于沉浸式会议环境的语义感知内容分发，该项目面临着BONES所解决的网络挑战。
查卡雷斯基表示，他希望流行的视频会议服务也能采用这种方法。“我认为这将会得到推动，因为神经计算正在成为某种东西。你听到很多关于不同领域的机器学习的信息，这可能是它可以使用的又一个应用程序。我们还没有考虑过将该技术商业化，但这肯定是人们可以追求的事情，我们也可以追求。”
“内容质量和网络功能之间存在着持续的竞争。只要它们并存，这将永远是一个问题。”
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