Chrome: Google will RAM-Verbrauch mittels Maschinenlernen reduzieren

    11. Mai 2018, 09:14
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    Tabs sollen je nach Nutzerverhalten automatisch deaktiviert werden

    Wer die aktuellen Ankündigungen rund um Android verfolgt hat, dem wird aufgefallen sein: Ob neue Features oder Optimierungen, überall greift Google mittlerweile zu den Möglichkeiten von Maschinenlernen, um sein Betriebssystem zu verbessern. Doch die Google-Welt endet nicht bei Android, und auch nicht der Optimierungsbedarf.

    RAM-Hunger

    Künftige Chrome-Versionen sollen neuronale Netzwerke verwenden, um den Speicherverbrauch des Browsers zu optimieren. Dies geht aus einem Codeeintrag bei Google hervor, den Chromestory aufgespürt hat. In diesem ist von einem Maschinenlernmodell die Rede, das vom Nutzerverhalten lernen und so weniger wichtige Tabs automatisch pausieren soll.

    Geht der Browser also davon aus, dass man eine Seite länger nicht braucht, wird diese aus dem Cache geworfen, und der entsprechende Speicher freigegeben. Der Tab selbst bleibt hingegen weiter angezeigt, kehrt der Nutzer nun auf diesen zurück, wird die Seite einfach neu geladen.

    Konzept

    Die grundlegende Funktionalität erinnert also an bereits verfügbare Chrome-Erweiterungen, die Google-Lösung versucht hier aber einen Mittelweg zu finden, der maximalen Speicher spart, ohne die Nutzererfahrung negativ zu beeinflussen. Wohl nicht ganz zufällig, beschreitet Google in Android P ähnliche Wege, um nur selten genutzte Apps schneller zu beenden, und so Ressourcen zu sparen.

    Unklar bleibt bei all dem, ab wann diese Funktionalität auch tatsächlich im Chrome verfügbar sein wird. Derzeit befindet sich das Feature jedenfalls noch in einer frühen Entwicklungsphase. (Andreas Proschofsky, 11.5.2018)

    • Die Idee unbenutzte Tabs bei Chrome automatisch zu schließen gibt es schon länger, nun will man dies aber mithilfe von Maschinenlernen "smart" umsetzen.
      grafik: google

      Die Idee unbenutzte Tabs bei Chrome automatisch zu schließen gibt es schon länger, nun will man dies aber mithilfe von Maschinenlernen "smart" umsetzen.

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