Amennyiben az HBO Szilícium-völgy című sorozat megvan, akkor nem is kell nagyon magyarázni, hogy miről van szó. A történetben egy Pied Piper nevű startup kitalál egy új módszert a kép és videó fájlok extrém tömörítésére, aminek következtében feleslegessé válik minden lokális tároló megoldás, és fájlok tömegét lehet mozgatni a felhőbe és vissza.
A sztori szerint a cég útja a zseniális ötlet ellenére sem zökkenőmentes, az elgondolás azonban egyáltalán nem példa, illetve alap nélküli. A Google kutatói egy hasonló módszeren alapuló eljárásról tettek közzé egy tanulmányt, amiben egy úgynevezett
A publikáció azt állítja, hogy az eljárás hatékonyabb tömörítésre képes a JPEG megoldásánál, ennek ellenére még messze van az a pillanat, amikor mindez valamelyik Google szolgáltatás része lehet.
A mesterséges intelligencia által vezérelt hálózat első feladata az volt, hogy 6 millió, véletlenszerűen kiválasztott fotót zsugorítson össze 32 × 32 pixeles kis darabokra. Ebből ezután ki kellett választania azt a 100 darabot, amelyeknél a legkevésbé hatékony tömörítést észlelte. Ezt ebben az esetben úgy mérték, hogy melyik nyeri vissza az eredetihez közeli méretét, ha PNG fájllá alakítják át.
A neurális hálózat a gyakorlatban azt a számítást végezné el, hogy miként nézne ki a kép a tömörítés után. Ez azért jelent sokkal többet az eddigi technológiákhoz képest, mert az AI a kép apró részleteit vizsgálja, ebből von le következtetéseket és nem a tömörítés utáni kép alapján dönti el, hogy a folyamat hatékony volt-e vagy sem.
A Google szakemberei előtt a legnagyobb kihívás az, hogy egyelőre nincs olyan egységesen elfogadott mérési technika, vagy mutatószám, ami jelzi a tömörítés hatékonyságát (a Szilícium-völgyben használt Weissman érték sem valós), így egyedül az emberi szem képességei azok, amelyek el tudják dönteni, hogy az adott kép szemcsés, vagy nem észrevehető a beavatkozás.
