Reimaginarea fotografiei spațiale a NASA pentru a obține un rezultat mai clar. Spaceflight Now
NVIDIA este cunoscută de mult timp pentru imaculatele sale unități de procesare grafică (GPU-uri), produsul său principal fiind placa NVIDIA GeForce. Cu aceasta, compania a fost întotdeauna un punct central în cercetarea și dezvoltarea experienței de îmbunătățire a inteligenței artificiale în jocuri video, design grafic, procesare de date și vehicule auto.
În ultimul timp, NVIDIA a început să se concentreze asupra inteligenței artificiale în mod izolat, cel mai recent proiect al său concentrându-se puternic pe reimaginarea inteligentă a fotografiilor preexistente folosind algoritmi gaussieni pentru a evalua diferențele minime dintre sute de imagini clare și neclare, clasificate în funcție de temperatură și nuanță, și apoi introducerea acelor valori în expresiile de regresie ale fotografiilor neclare individuale pentru a regresa la ceea ce ar fi putut arăta imaginile lor clare originale. Acest proces se desfășoară individual pentru fiecare punct de pe fotografie și se utilizează o însumare pentru a genera o valoare generică cu cea mai mică diferență.
Biroul NVIDIA. Nasdaq pe Twitter
Algoritmul funcționează pentru a învăța din încercările anterioare ce indică anumite culori și modele de pe ecran. Când sistemul a fost dezvoltat, erau mii de imagini neclare și originale, astfel încât aparatul să poată identifica ce modele și culori de pe ecran corespund cu canelurile și muchiile din imaginea originală. După ce a fost testat de mai multe ori, NVIDIA a reușit să-și învețe cipul AI să învețe din încercările anterioare și să stocheze o bază de date cu coduri grafice potrivite care sunt convertite în cod matematic bazat pe locație, nuanță și temperatură. Folosind experiența anterioară și relațiile stabilite între imaginile neclare și clare ale aceluiași loc și nuanță, aparatul trece prin imagini noi, aplicând formulele care se potrivesc cel mai bine cu nuanța și temperatura noii fotografii. NVIDIA și-a pus algoritmul prin suficiente încercări pentru a avea o bază de date de păstrare suficient de puternică pe care AI poate să o folosească atunci când lucrează la imagini mai noi, iar mecanismul se află acum singur, capabil să descopere practic orice imagine prin instruirea sa în învățarea cu întărire (RL) . După descoperirea unor fețe suficiente, de exemplu, mașina poate face fețe neclare atunci când este pusă la încercare, deoarece înțelege care caneluri neclare corespund cu trăsăturile faciale, de fapt. Expunerea la diferite tipuri de zgomot, cum ar fi imaginile întinse, văruite, filtrate și texturate, s-a adăugat și în baza de date a algoritmilor.
În algoritm matematic limbaj, programul citește loci corupte și clare corespunzătoare pe imaginile corespunzătoare, înregistrând x, y, x ’și y’ în baza sa de date. Apoi creează o curbă de regresie gaussiană pentru a se potrivi diferențelor dintre cele două care permit conversia pe baza zgomotului fotografic general. În expresia de regresie a celor mai mici pătrate generate, se ia cea mai mică valoare care îndeplinește condiția și se trasează o nouă curbă a valorii gaussiene. Când convertiți imaginea înapoi la calitatea clară inițială, temperatura fiecărui punct este modificată în funcție de diferența modelului de regresie din baza de date a mașinii AI care corespunde acelei culori și modelului respectiv și fiecare punct este transformat pentru a produce o imagine clară întreagă. Mecanismul de curbare gaussian factorează în cele mai generice forme de zgomot, dar dacă dispozitivul este capabil să identifice alte forme de zgomot care sunt adesea atribuite timpilor de expunere necorespunzători sau umbririi generice a imaginii, cea mai mică diferență gaussiană este calculată cu setul de date poisson (pentru primul) și Bernoulli (pentru cel de-al doilea) valori de diferență minimă, de asemenea
Reimaginare foto asistată de inteligență artificială. BT
În termeni laici, rolul pe care îl joacă inteligența artificială în acest sens este detectarea și conversia inteligentă a fotografiilor unice bazate pe un set de practici încercat deja de dispozitiv. Când vine vorba de nivelul de inteligență artificială atins astăzi, care este încă într-o etapă în care nu este deosebit de independentă și își are eforturile limitate la gama de scenarii deja practicate, NVIDIA a realizat foarte mult în crearea unei mașini care poate încerca și recrea fotografii nevăzute cu cel mai înalt nivel de precizie prin adaptarea și extinderea constantă a bazei de date pentru a îmbunătăți rata de succes a cifrelor de afaceri ulterioare.
