Según TechCrunch, el formato de 360 grados es difícil de ofrecer por su tamaño, pero el aprendizaje automático reduce el número de píxeles que se tienen que renderizar en cualquier momento. Facebook al predecir dónde ve el usuario, puede dar prioridad a la renderización de esa ubicación.
El proceso además ayuda a mejorar la calidad del video que se ofrece, una situación frustrante para usuarios pues esperar la conversión del formato para visualizar en realidad virtual y que este video se vea borrosa causa malestar, indicó el director de ingeniería del equipo de vídeo de Facebook VR, Mike Coward.
La solución inmediata es optimizar la comprensión de datos. La empresa también está experimentando la forma en reducir la carga de transmisión disminuyendo los datos que está procesando.
El equipo de realidad virtual de Facebook elaboró un mapa de calor que destacaba los lugares más vistos por los usuarios durante la reproducción de videos de 360 grados. Con esta información construyó una red neuronal que aprende con cada visualización logrando predecir dónde verá el usuario.
El modelo puede, por ejemplo, en un video dónde se observa a un surfista en medio del océano destacar la posición del deportista y resaltar esa parte como lo que va a ver el usuario, siendo este identificado como el punto de mayor interés.
Gracias a la implementación de la técnica de predicción, Facebook pudo aumentar la resolución de los videos de 360 grados en un 39 por ciento. Además, permite que estos videos pueden ser soportados en lugares con conexiones a Internet lentas.
