กูเกิลเปิดฐานข้อมูล Open Images เป็นข้อมูล URL ภาพกว่า 9 ล้านภาพจากแหล่งต่างๆ เช่น Flickr และข้อมูลบรรยายภาพเหล่านั้น สำหรับใช้ฝึกระบบปัญญาประดิษฐ์

ความยากของการฝึกระบบปัญญาประดิษฐ์ขึ้นใหม่ คือการหาข้อมูลที่บรรยายว่าบนภาพนั้นมีอะไรบ้าง เช่น รถยนต์, คนเดินถนน, ทางเท้า ฯลฯ ปกติแล้วงานวิจัยที่ต้องการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์จะต้องใช้ฐานข้อมูลที่มีอยู่จำกัด หรือไม่ก็สร้างฐานข้อมูลขึ้นเองซึ่งมีต้นทุนสูง

กูเกิลรายงานถึงการใช้เครือข่ายประสาทเทียม (neural network) ที่เรียกว่า Residual Gated Recurrent Unit (residual GRU) เพื่อการบีบอัดภาพแบบสูญเสียรายละเอียด โดยยังคงรายละเอียดเทียบเคียงกับการบีบอัดภาพแบบดั้งเดิมอยู่

การสร้างเครือข่ายประสาทเทียมอาศัยภาพจำนวนมากเพื่อฝึกการบีบอัด โดยใช้ภาพขนาด 720p จำนวน 6 ล้านภาพ ซอยภาพออกเป็นบล็อก 32x32 พิกเซล เพื่อฝึกตัวเข้ารหัสภาพ (encoder) และตัวถอดรหัสภาพ (decoder) กระบวนการบีบอัดภาพจะบีบอัดเป็นรอบๆ แล้วดูว่ามีความผิดพลาดจากภาพต้นฉบับอย่างไรบ้าง จึงนำความผิดพลาดเหล่านั้นมาใส่เป็นอินพุตเพื่อเพิ่มข้อมูลให้ภาพคุณภาพดีขึ้น