Kompression hilft dabei, ausufernde Datenmengen zu reduzieren
Datenkompression ist ein Verfahren zur Verringerung der Dateigröße, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen. Dies kann geschehen, indem die gleiche Information mithilfe einer geringeren Datenmenge dargestellt wird.
Ein anderes gängiges Verfahren besteht darin, nur die wirklich benötigten Informationen beizubehalten und weniger wichtige zu kürzen. Datenkompression gibt es, seit es Informationstechnologie gibt. Die erste bekannte Art der Datenkompression ist der Morsecode, bei dem Buchstaben durch elektrische Signale übermittelt werden.
Datenkompression hat das Web, wie wir es kennen, erst möglich gemacht
Datenkompression ist ein wichtiger Bestandteil der Online-Welt und hat sie von Beginn an begleitet. In den Anfängen des World Wide Web machten die langsamen Übertragungsraten per Modem über die Telefonleitung die Darstellung von Bild- und Audiodateien zur Geduldsprobe.
Die Veröffentlichung der Kompressionsformate JPEG und MP3 Anfang der 1990er Jahre war jedoch ein regelrechter Glücksfall für das World Wide Web. Mehrere Megabyte große Bild- und Audiodateien konnten nun auf wenige Kilobyte komprimiert werden. Das frühe Web, wie wir es heute kennen, war geboren – mit seinem Erscheinungsbild aus Texten, kleinen Bildern und gelegentlichen Audiodateien.
Sowohl JPG als auch MP3 galten damals als Meilensteine und sind noch heute der Standard für Bild- und Audiokompression. Um die Datenmengen im Metaverse zu reduzieren, ist ein weiterer Quantensprung in der Kompressionstechnologie denkbar.
Die zwei gängigsten Kompressionstechniken
Verlustfreie Kompression (Lossless)
Hier wird die Dateigröße ohne Informationsverlust reduziert. Dazu sucht der Kompressionsalgorithmus nach sich wiederholenden Sequenzen und Mustern in den Daten und ersetzt diese durch Abkürzungen. Dies kann zu einer erheblichen Platzersparnis führen. Beim Dekomprimieren der Daten wird die ursprüngliche Struktur wiederhergestellt. Verlustfreie Kompressionsalgorithmen verwenden unter anderem die Grafikformate PNG und BMP sowie komprimierte Archivdateien wie ZIP, RAR und TAR.
Verlustbehaftete Kompression (Lossy)
Hier wird die Datengröße reduziert, indem die Qualität der gespeicherten Information verringert wird. Sowohl JPG (Bilddateien) als auch MP3 (Audiodateien) sind verlustbehaftete Kompressionsformate. Beide Kompressionsverfahren reduzieren die in den Dateien enthaltene Informationsmenge. Dies geschieht auf intelligente Weise, indem Details entfernt werden, die für die menschliche Sinneswahrnehmung in der Regel nicht relevant sind.
Beide Verfahren haben jedoch ihre Grenzen und führen gelegentlich zu Kompressionsartefakten im Bild (JPG) und zu unnatürlich klingenden Instrumenten mit einem breiten Frequenzbereich, wie z. B. Becken (MP3).
Foto: Pixabay / No-longer-here
Verlustbehaftete Kompression spart mehr Platz, entfernt jedoch dauerhaft Informationen
Die verlustbehaftete Kompression ermöglicht in der Regel die größte Platzersparnis. Sie entfernt dauerhaft weniger relevante Informationen, die ohne Zugriff auf das unkomprimierte Original nicht mehr rekonstruierbar sind. Die verlustfreie Kompression eignet sich dagegen besonders für Archivzwecke und für Anwendungen, bei denen es auf die bestmögliche Bildqualität ankommt.
Auch die Kompression von 3D-Welten ist möglich
Da die grafische Darstellung im Metaverse nicht mehr an zweidimensionale Websites gebunden ist, müssen auch bei der Datenkompression neue Wege beschritten werden. Bei der Darstellung interaktiver 3D-Welten sind aus Vielecken zusammengesetzte 3D-Objekte mit realistisch gestalteten Oberflächen (Texturen) derzeit Standard.
Dieses Verfahren ermöglicht die mathematische Berechnung von 3D-Welten aus allen möglichen Blickwinkeln. Es ist absehbar, dass sich dieser Standard auch im Metaverse durchsetzen wird.
Für die Kompression von 3D-Welten sind heute bereits folgende Verfahren bekannt:
Geometriekompression
Komplexe 3D-Modelle, die aus Tausenden von Vielecken bestehen, können sehr viel Speicherplatz beanspruchen. KI-basierte Geometrievereinfachung kann den Speicherbedarf ohne nennenswerten Qualitätsverlust reduzieren. Dabei wird die Anzahl der Vielecke, aus denen ein 3D-Modell besteht, intelligent reduziert, ohne die ursprüngliche Form wesentlich zu verändern.
Dazu werden Strukturen aus 3D-Modellen entfernt, die für das menschliche Auge nicht wahrnehmbar sind. Dabei sind in der Regel unterschiedlich starke Komprimierungsstufen möglich. Der Nachteil: Bei höheren Kompressionsgraden können geschwungene Formen von 3D-Objekten eckiger werden.
Texturkompression
Texturen, die 3D-Objekten ihre Oberflächenstruktur verleihen, können ebenfalls mit verschiedenen Algorithmen komprimiert werden. Für die größte Platzersparnis eignen sich verlustbehaftete Kompressionsverfahren. Wie bei JPG-Bildern können bei hohen Kompressionsraten Artefakte auftreten.
Animationskompression
Animationen von 3D-Figuren werden mithilfe von Bewegungspfaden realisiert. Das sind unsichtbare Bahnen, entlang derer sich beispielsweise Arme und Beine von 3D-Figuren bewegen. KI-gestützte Algorithmen zur Kompression von Animationspfaden sind in der Lage, diese Bewegungspfade zu vereinfachen, ohne dass der Bewegungseindruck darunter leidet.
Dadurch kann die Größe der Animationsdateien erheblich reduziert werden. Dies geschieht beispielsweise durch das Entfernen unnötiger Keyframes (Punkte, an denen eine Bewegung endet und eine neue beginnt).
Lightmap-Kompression
Lightmaps sind Datenstrukturen, die die Beleuchtung von 3D-Modellen durch Lichtquellen definieren. Dadurch wird unter anderem die Helligkeit der Oberflächen bestimmt. Auch hier können redundante Informationen mithilfe spezieller Algorithmen entfernt werden, um Speicherplatz zu sparen.
WebGL ermöglicht 3D-Kompression schon heute
Internetbrowser wurden ursprünglich nicht für die Darstellung von 3D-Grafiken entwickelt. Dennoch ermöglicht die Programmiersprache WebGL bereits heute großflächige und flüssig bewegte 3D-Welten in Firefox, Chrome, Edge, Safari und Co. Um die Datenmengen für die Darstellung im Browser gering zu halten, werden unter anderem Geometrie- und Texturkompression eingesetzt.
Diese Technik kommt unter anderem auch für das MILC Metaverse zum Einsatz. Es ist davon auszugehen, dass sich ähnliche Kompressionstechniken in den nächsten Jahren zusätzlich weiterentwickeln werden.
Die Rechenleistung für Dekompression als Achillesverse?
Komprimierte Daten haben jedoch einen entscheidenden Nachteil: Damit sie verarbeitet werden können, müssen sie zunächst dekomprimiert werden. Dies ist eine anspruchsvolle Aufgabe für Computerprozessoren. Je höher der Komprimierungsgrad und je komplexer der Algorithmus, desto mehr Rechenleistung wird benötigt.
Hier besteht die Gefahr, dass die Einsparung an Speicherplatz durch den CO2-Fußabdruck der zusätzlichen Rechenleistung wieder aufgehoben wird. Die optimale Wahl des Kompressionsgrades wird daher in Zukunft der Schlüssel zum effizienten Betrieb von Metaverse-Serverfarmen sein.
Prozedurale Generierung von Metaverse-Welten als speicherplatzsparende Alternative?
Anstatt 3D-Welten manuell zu erstellen und fertig ausgearbeitet auf einem Server zu speichern, können diese auch vollständig algorithmisch generiert werden. Bei der prozeduralen Generierung wird eine bestimmte Anzahl vorgefertigter Elemente von einem Algorithmus angeordnet. Das Ergebnis kann durch die Einstellung bestimmter Parameter gesteuert werden (Soll die Landschaft flach oder hügelig sein? Sollen mehr Bäume oder mehr Gebäude eingefügt werden?)
Auf diese Weise können mit minimalem Aufwand große 3D-Welten erzeugt werden. Der Speicherplatzverbrauch ist minimal, da nur für die vorgefertigten Elemente der 3D-Welt Speicherplatz benötigt wird. Anschließend muss die 3D-Engine nur noch mit Anweisungen gefüttert werden, wie sie diese Bestandteile arrangieren soll. Der Nachteil: Da prozedural erzeugte 3D-Welten aus einer begrenzten Anzahl von Elementen bestehen, können sie auf Dauer monoton wirken.
