Команда исследователей Nvidia, Массачуссетского университета MIT и университета Аалто обнаружила способ исправления шумов на фотографиях при помощи ИИ, даже если он не видел «чистой» версии фотографии.
Ученые использовали технику глубокого обучения — один из типов машинного обучения, которая учит ИИ складывать изображения, текст или видео вместе. Поставленная задача на первый взгляд проста — убрать шумы. В отличие от привычных методов, где ИИ учат на основе того как не надо, и как надо, в данном случае ИИ способен воссоздавать «чистое» изображение, используя поврежденные данные или два «грязных» кадра.
ИИ был обучен при помощи искусственной нейросети, в которую загружали шумные изображения. В результате экспериментов выяснилось, что техника способна выдавать результат, который практически неотличим от метода восстановления при помощи «чистых» данных. Другими словами, ИИ не требуется знать, как выглядит нужное изображение в идеальных условиях. Главное, работает подход очень быстро — всего миллисекунды.
Практические области применения включают повышение качества снимков МРТ, избавление от шумов изображений со сцен преступлений, улучшение результатов сканирования и многие другие области.
Источник: