Compression sans perte asymétrique par le biais de structures auto-organisées algorithmiques

Ce projet de stage chez Deep Compression Inc. vise à élaborer un prototype de démonstration d’une nouvelle technique de compression sans perte asymétrique des données. À l’opposé des techniques de compression conventionnelles, ce prototype permet la récupération d’information représentationnelle à l’aide d’une procédure de récupération algorithmique, la structure auto-organisée algorithmique (ASOS en anglais). Cette nouvelle approche pourrait ouvrir la voie à des niveaux de compression des données encore jamais atteints – une technologie potentiellement révolutionnaire susceptible de toucher des secteurs aussi divers que les mathématiques, les sciences de la vie, l’informatique, la géoinformatique, le domaine de l’environnement et l’industrie du divertissement.

Faculty Supervisor:

M. Hugh Williams

Student:

Kjell Wooding

Partner:

Deep Compression Inc.

Discipline:

Engineering

Sector:

Information and communications technologies

University:

University of Calgary