O que é inteligência artificial?
Para tanto, a companhia apresentou recentemente um trabalho feito em parceria com pesquisadores do MIT e Universidade de Aalto, na Finlândia, que usa aprendizagem profunda para “limpar” as imagens. Os ruídos — ou granulações, no caso de filmes fotográficos — são aqueles pontinhos que fogem do padrão de cores da foto, gerando um efeito de imagem suja ou borrada, dependendo das circunstâncias. Há filtros em editores de imagens que conseguem amenizar ou até eliminar os ruídos. O pós-processamento de fotos em smartphones e câmeras digitais mais avançadas também pode reduzir o problema.
Só que nem sempre os filtros e o pós-processamento conseguem ser eficientes. Dependendo da imagem, pode haver diminuição considerável da definição em determinados pontos ou até mesmo perda de informações — um texto na foto pode ficar ilegível depois de passar pelo processo, só para dar um exemplo. É aí que surge a chance de a IA fazer diferença. Sistemas que usam IA para remover ruído de imagens não são novidade. Eles normalmente são treinados com base na comparação de pares de fotos do mesmo objeto ou cenário, só que uma imagem tem ruído, a outra é limpa. A partir das diferenças entre elas é que o algoritmo aprende a distinguir os ruídos. Mas o novo método consegue ir um pouco além. De acordo com a Nvidia, o algoritmo, treinado com mais de 50 mil imagens, pode remover ruídos e outras imperfeições sem necessidade de comparação com fotos limpas. Os pesquisadores usaram uma estrutura baseada em GPUs Tesla P100 e o TensorFlow (biblioteca de aprendizagem de máquina com código aberto) para conduzir o projeto.
Nos exemplos acima, as imagens à esquerda tiveram ruído acrescentado artificialmente. As imagens no centro passaram pelo Noise2Noise. Note que os resultados são parecidos com as imagens à direita, que são originais e não têm ruído. Os resultados são tão interessantes que os desenvolvedores presumem que, além de eliminar os incômodos ruídos das fotos, a técnica poderá ser usada para fins mais nobres, como melhorar a precisão de imagens de ressonância magnética. Mas, por ora, tudo não passa de uma pesquisa acadêmica (PDF). Com informações: FastCompany.
