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最新のコラボレーション

YouTube Shortsの検索性の向上

‍ 小さなモバイルビデオは今まで以上に人気があります。YouTube Shortsは、1分未満の短編ビデオであり、1日に500億回以上再生されています。

Shortsは数分で作成され、通常説明や役立つタイトルが含まれていないため、検索を介して見つけるのが難しくなっています。そこで、私たちはビジュアル言語モデルのFlamingoを導入し、説明文を生成するのに役立っています。

Shortの初期ビデオフレームを分析することで、モデルは画面に表示されている内容を説明します。例えば、「犬が頭の上にクラッカーの山をバランスさせている」といった具体的な説明です。このテキストはメタデータとしてYouTubeに保存され、ビデオをより適切に分類し、視聴者の検索クエリに一致する検索結果を表示するために使用されます。

新興のK-popスターから地元の食べ物ガイドまで、YouTubeはこの技術をShorts全体に展開し、自動生成されたビデオ説明はすでにすべての新しいアップロードに適用されています。これにより、視聴者はより関連性の高いビデオを視聴し、より多様なグローバルクリエイターのコンテンツをより簡単に見つけることができます。

• 科学者が本当のスーパーヒーローであることを実感する
• 私のDeepMindインターンからメンターへの道のり
• 私たちのブレークスルーの影響を最大化する

私たちのアプローチ

YouTube体験の向上のためのAI研究の適用

私たちの研究を通じて人々の生活を豊かにするために、Alphabetのさまざまなビジネスと連携して、億単位の人々が毎日使用する製品やサービスの改善に技術を適用しています。

私たちの主要なパートナーの一つはYouTubeであり、彼らは誰にでも声を与え、世界を見せるという使命を持っています。

YouTubeのプロダクトとエンジニアリングチームと協力して、私たちは安全性の向上、レイテンシの低減、視聴者、クリエイター、広告主の体験の向上につながる意思決定プロセスの最適化に貢献しています。

ビデオ圧縮の最適化

COVID-19パンデミック中のビデオの急増と、将来のインターネットトラフィックの総量が増加することを考えると、ビデオ圧縮はますます重要な問題となっています。

YouTubeと協力して、私たちはAIモデルであるMuZeroを使用して、インターネットを介してビデオを圧縮および転送するためのコーディング形式であるVP9コーデックの改善の可能性を探求しました。そして、MuZeroを一部のYouTubeのライブトラフィックに適用しました。

YouTubeのライブトラフィックの一部でプロダクションにローンチして以来、多様なビデオセット全体で平均4％のビットレート削減を実証しています。ビットレートは、ビデオの再生や保存に必要な計算能力と帯域幅を決定するのに役立ちます。ビデオの読み込みにかかる時間、解像度、バッファリング、データ使用量に影響します。

YouTubeのVP9コーデックの改善により、インターネットトラフィック、データ使用量、ビデオの読み込みに必要な時間を減少させました。また、ビデオ圧縮の最適化により、世界中の何百万人もの人々がより少ないデータを使用しながらより多くのビデオを視聴することができるようになりました。

クリエイターや広告主のブランド安全の保護

2018年以来、私たちはYouTubeと協力して、どのような種類のビデオが広告から収益を得ることができ、YouTubeの広告対応ガイドラインに従ったコンテンツと一緒に広告が表示されることをクリエイターにより詳細に教育するために取り組んできました。

YouTubeチームと共に、ラベル品質モデル（LQM）を開発し、YouTubeの広告対応ガイドラインに従ってビデオにより正確にラベルを付けるのに役立ちました。このモデルにより、YouTubeの広告対応ポリシーに従って実行される広告の精度が向上しました。

ビデオの識別と分類の改善を通じて、視聴者、クリエイター、広告主のプラットフォームへの信頼性を向上させました。

AutoChapters の改善

近年、クリエイターはビデオに章を追加して、視聴者が求めているコンテンツをより簡単に見つけられるようにしましたが、この手作業は遅くて手間がかかります。

クリエイターと視聴者の体験を向上させるために、YouTube の検索チームと協力し、ビデオのトランスクリプト、オーディオ、ビジュアルの特徴を自動的に処理し、YouTube クリエイターに章のセグメントとタイトルを提案する AI システムを開発しました。

Google I/O 2022 で Sundar Pichai が紹介したように、自動生成された章はすでに800万本のビデオで利用可能であり、今後の1年間で8000万本以上のビデオにこの機能を拡大する予定です。

AutoChapters を使用することで、視聴者は特定のコンテンツを探すのに費やす時間を短縮し、クリエイターはビデオの章作成に時間を節約できます。

進化する技術と製品

社会と使用する技術が進化するにつれて、私たちは常にAIの研究を通じて、アルファベットの技術と製品を改善する新しい方法を探しています。

YouTube との取り組みは既に大きな影響を与えており、今後も協力を通じて人々の生活をさらに改善するための多くの重要な進歩を目指しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!