Команда учёных из NVIDIA, Университета Аалто и Массачусетского технологического института (MIT), выдумали метод, как при помощи искусственного интеллекта усовершенствовать качество изображений.
Они применили глубокое обучение, дабы искусственный интеллект не видя чистых снимков сумел чистить фотоснимки от различных дефектов и шума. Свою работу они презентовали в Стокгольме на международном собрании по машинному обучению.
Применяя графические чипы NVIDIA Tesla P100 и набор инструкций для машинного обучения TensorFlow с ускорением cuDNN, команда исследователей продемонстрировала нейронной сети 50 тысяч изображений из набора ImageNet. подобным образом система начала уметь восстанавливать отсутствующие детали, реконструировать качество картинки либо убирать лишние детали с изображения, сопоставляя пары чистых и шумных изображений.
Позже искусственный интеллект сумел определять артефакты и шум на фотоснимках и автоматически поправлять недочёты, не нуждаясь в наличии оригинального снимка. в видео-ролике можно наблюдать итоги его работы.
Судя по предоставленным изображениям, они почти аналогичны с чистыми прототипами, впрочем основным превосходством данной системы является быстрота отрисовки, которая занимает несколько тысячных доли секунды.
Учёные ожидают, что их достижения могут быть использованы, к примеру, в медицине, для улучшения МРТ-снимков.
