Za wdrażanie algorytmów SI wzięli się badacze z Nvidii, MIT oraz Uniwersytetu Aalto. Używają oni sztucznej inteligencji do redukowania szumów w cyfrowych fotografiach. Zespół badaczy stworzył bazę 50 tys. zdjęć, by wytrenować swoją sztuczną inteligencję. Jej zadaniem jest rekonstrukcja fotografii na podstawie zanieczyszczonych obrazów.

Badacze nazwali swój system Noise2Noise. Został on stworzony przy użyciu głębokiego uczenia maszynowego. Wytrenowano go zaś na 50 tys. obrazów z bazy danych ImageNet.

Każde zdjęcie jest w dwóch wersjach – czystej oraz takiej, w której dodano losowo szum zanieczyszczający obraz. Do tego dochodzą także fotografie wygenerowane przez komputer oraz skany z rezonansu magnetycznego.

System ten jest obecnie w stanie usunąć szum z obrazu nawet jeśli wcześniej nie widział danej fotografii bez zanieczyszczeń. Badacze mają teraz nadzieję, że taka technika przyda się przy zdjęciach, które siłą rzeczy zawsze są mocno zanieczyszczone, np. fotografiach astronomicznych czy tych wykonywanych w słabych warunkach oświetleniowych.

Prace badaczy będą zaprezentowane na tegotygodniowej konferencji naukowej dotyczącej uczenia maszynowego, która odbędzie się w Sztokholmie w Szwecji. Być może za jakiś czas zobaczymy takie techniki w szerszym zakresie i w produktach konsumenckich.

 

 

Źródło: VentureBeat, KomputerŚwiat