1/3/17

La app de Netflix ya no te gastará los datos ni la memoria



La app de Netflix ya no te gastará los datos ni la memoria

computerhoy.com

Netflix lo tiene claro: se debe por completo a su público. La compañía sigue esta doctrina hasta el punto de que, tras haber solucionado los problemas que surgían al ver vídeos en el móvil con el modo offline, han seguido investigando el tema. Necesitan hacer que los vídeos ocupen menos en la mayor calidad posible, para que sus usuarios fueran capaces de verlos en streaming.

Y no sólo eso. Al mejorar y optimizar la compresión de sus contenidos, Netflix ha conseguido que los capítulos de series o las películas que nos descarguemos ocupen la mitad en nuestro teléfono. Además, ya podremos elegir si queremos guardarlas en la memoria del teléfono o en la tarjeta SD. Puede parecer algo muy nimio, pero no os creériais la cantidad de trabajo que les ha costado. Ha sido necesario el uso de una inteligencia artificial, pruebas con humanos y un físico experto en neutrinos.

Os resumimos a grandes rasgos cómo lo han conseguido. Lo primero que tenéis que saber es que existen varios métodos para comprimir vídeo, diferentes protocolos. Además, dependiendo del tipo de vídeo que sea, se le aplicará mejor una u otra forma de compresión. No se comprime igual la imagen real que la animación, ni las escenas oscuras que las claras, tranquilas o en movimiento... dependiendo de lo que salga en cada escena, necesitará uno u otro tipo de compresión para conseguir la mayor calidad en el menor espacio posible. Y no había forma de saber qué formato casaba mejor con qué escena.

Hasta ahora, Netflix había utilizado el mismo protocolo de compresión para peliculas completas, o capítulos de series. A grandes rasgos seguía siendo más útil que el vídeo sin comprimir, aunque el hecho de generalizar así con el protocolo de compresión se traducía en escenas con poca calidad que ocupaban más espacio del debido. Así que decidieron utilizar un formato de compresión de código abierto ofrecido por Google: el VP9.

Buscando soluciones, Netflix contactó con la Universidad de California, y juntos elaboraron un estudio en el que personas normales, seleccionadas al azar. A éstas personas se les ofrecía un contenido de Netflix que visualizaban escena a escena en distintos dispositivos, cada uno con un protocolo de compresión distinto. Eran estas personas las que señalaban (recordemos, escena por escena) en qué pantalla se veía mejor. Las escenas se iban clasificando junto con su formato ideal de compresión, y la información se iba almacenando.

Una vez reunieron suficiente información, llegó el momento del machine learning, o las máquinas que aprenden. Los datos recopilados en la Universidad de California fueron procesados por una inteligencia artificial que acabó por reunirlos y ofrecer por fin la esperada información: cómo comprimir cada escena de cada vídeo de la forma más compacta y óptima posible.

Tened en cuenta que el catálogo de Netflix en Estados Unidos es casi 100 veces el de España. Ahora dividid toda esa cantidad de vídeos escena a escena, y tened en cuenta que cada escena tiene que ser vista varias veces por distintas personas. A pesar de lo tedioso del proyecto, parece que les ha merecido la pena.

Netflix ha conseguido una vez más evitar el buffering incluso en los streaming con menos capacidad. En la demostración hemos podido ver la pinta que tendría un capítulo reproduciéndose a 100 Kbps con la antigua tecnología y también con la nueva, y la diferencia era sustancial.

Y no son buenas noticias sólo para los usuarios de streaming. Si sois de los que descargáis los capítulos de vuestras series para verlas más adelante, dentro de un par de meses (cuando la medida se haga efectiva) os ocuparán mucho menos espacio. Además, también podréis decidir si queréis que se guarde en la memoria de vuestro teléfono, o en la tarjeta microSD.

Una vez más, la compañía no decepciona. Seguimos encontrando contenido de calidad, que llega al usuario no sólo con la mejor tecnología, sino también con la mejor de las intenciones.

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