GeoPress

Sensationeller Durchbruch bei der Datenkompression

Seit dem 1.4.2017 muss die Geschichte der Datenkompression neu geschrieben werden. Einem internationalen Forscherteam, bestehend aus den amerikanischen Kompressionsexperten Dr. N. O. Body MSc (Stanford University), Prof. U. N. Known (Massachusetts Institute of Technology) und zwei Wissenschaftlern der Hochschule Bremen ist es erstmalig gelungen, beliebig große Datenmengen auf wenige MilliByte zu komprimieren. Das in Fachkreisen mit großer Begeisterung aufgenommene GeoPress-Verfahren wird nach Aussage des Kompressionsbeauftragten des Bundesforschungsministeriums vermutlich alle Bereiche der Datenspeicherung und -kommunikation revolutionieren.

GeoPress verwendet eine bidirektionale schnelle THC-Transformation, um eine beliebig große Datenmenge in ihr geometrisches Subdatenäquivalent umzuwandeln (vgl. Bild 1).

geopress1.gif (4583 Byte)

Bild 1  Geometrisches Subdatenäquivalent einer beliebig großen Datenmenge

Das geometrische Datenabbild wird dann mit Hilfe eines konkavexen Autorotationsalgorithmus komprimiert, bis die in Bild 2 dargestellte optimierte Subdatenanordnung entsteht.

geopress2.gif (4580 Byte)

Bild 2  Nach Anwendung des Autorotationsalgorithmus verbleibt ein "Weißes Loch"

Dieses nach seinen beiden Entdeckern benannte Fake-Hoax-Verfahren bildet das Kernstück der geometrischen Kompression. Wie aus dem direkten Vergleich von Bild 1 und Bild 2 hervorgeht, werden dazu nach einem ebenso einfachen wie wirkungsvollen Algorithmus lediglich die Subdatenobjekte (gelbes Dreieck, ...) innerhalb des umgebenden Begrenzungsdreieckes neu sortiert, bis ein von den Punkten [5; 1] und [6; 0] aufgespanntes sogenanntes "Weißes Loch" entsteht, das mit weiteren Daten gefüllt werden kann. Der Flächeninhalt aller Subdatenobjekte bleibt dabei, wovon man sich durch einfaches Abzählen leicht überzeugt, exakt erhalten. Das Kompressionsverfahren arbeitet also reversibel und verlustfrei. Dreidimensionaler Sierpinsky-Pfeil

Bild 3  Dreidimensionaler Sierpinsky-Pfeil

Durch ein iteratives Anwenden des Verfahrens läßt sich nun die fraktale Selbstähnlichkeit der Dreiecke ausnutzen, um in einer multidimensionalen Erweiterung des üblichen Sierpinsky-Rekursionsschrittes (vgl. Bild 3) die "Weißen Löcher" hinsichtlich ihrer Auftretenswahrscheinlichkeit und Ausdehnung immer weiter zu vergrößern.

In den meisten Fällen läßt sich bei rekursivem Einsatz ein Datenreduktionsfaktor von etwa 10 hoch 42 erreichen, so dass selbst umfangreiche Datenbestände (Bibliotheken, Video- und Audioserver, ...) auf wenigen SD-Karten Platz finden. Auch im Bereich der Telekommunikation verspricht das Verfahren bislang ungeahnte Rationalisierungspotenziale. Endlose Downloadorgien der neuesten Service-Packs gehören damit endgültig genauso der Vergangenheit an wie unscharfe, artefaktenreiche Blu-Ray-Rips im Internet; vorausgesetzt, die Daten wurden auf dem Server geopressiert und der Browser verfügt über ein entsprechendes GeoPress-Plugin. Aufgrund der Fensterwirkung der "Weißen Löcher" eignet sich hierzu besonders ein Windows-Betriebssystem.

Momentan arbeiten die Wissenschaftler der Hochschule Bremen mit Hochdruck an einer Echtzeitimplementation des Verfahrens, um so auch die in der prognostizierenden Weltraumforschung (SciFi) häufig postulierten Materietransmitter ("Computer, Energie!") zu realisieren, deren praktischer Einsatz bislang am Umfang der zu übertragenden Information über die molekulare Struktur komplexer Lebensformen scheiterte.

Verständlicherweise haben auch Immobilienmakler bereits reges Interesse an dem in Bild 1 und Bild 2 dargestellten neuartigen geometrischen Kompressionsverfahren gezeigt. Durch den Ankauf eines dreieckigen Grundstückes, der Aufteilung in entsprechende Subgrundstücke nach Bild 1, der virtuellen Verschiebung der Subgrundstücke nach Bild 2 und dem anschließenden kostenneutralen Verkauf der Subgrundstücke verbleibt schließlich das "Weiße Loch" als Reingewinn.

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