¿Alguna vez has tomado una foto y te has dado cuenta de que la iluminación no era la mejor? No te preocupes, la inteligencia artificial está aquí para ayudarte. Un grupo de científicos de la computación de Nvidia, la Universidad de Aalto en Finlandia y el Instituto de Tecnología de Massachusetts en Estados Unidos, ha entrenado una red neuronal para restaurar imágenes dañadas por ruido.

Los algoritmos de visión por computadora ya se utilizan automáticamente para mejorar las fotos tomadas en teléfonos inteligentes como el Pixel 2 o el iPhone X, pero esta nueva técnica va más allá. Con este nuevo método, el proceso de entrenamiento es ligeramente diferente al de Google y Apple, quienes entrenan sus software de teléfonos para mejorar las imágenes. En lugar de alimentar a las redes neuronales con un par de imágenes, una de alta calidad y otra borrosa, este último modelo, apodado “noise2noise”, puede aprender a limpiar imágenes sin necesidad de ver ejemplos de alta resolución.

Según el resumen del artículo, “aplicamos el razonamiento estadístico básico a la reconstrucción de señales mediante el aprendizaje automático, aprendiendo a mapear observaciones corruptas a señales limpias, con una conclusión simple y poderosa: bajo ciertas circunstancias comunes, es posible aprender a restaurar señales sin haber observado nunca señales limpias”. La base teórica de por qué esto funciona puede ser un poco complicada de entender.

Las técnicas más tradicionales utilizan pares de imágenes de baja resolución y alta resolución, aprendiendo a minimizar la función de pérdida estimando la diferencia en los valores de píxeles entre ambas imágenes. Existe una amplia gama de valores que los píxeles pueden tomar para recrear una imagen más nítida, y con el tiempo la red neuronal aprende a promediar estos valores. La misma idea se puede aplicar al entrenar con pares de imágenes dañadas, si la diferencia entre los valores de píxeles en ambas imágenes es relativamente similar a la diferencia entre una imagen limpia y borrosa.

El equipo entrenó su modelo “noise2noise” con 50,000 imágenes tomadas del conjunto de datos ImageNet y agregó una distribución aleatoria de ruido a cada imagen. El sistema tiene que estimar la magnitud del ruido en la foto y eliminarlo. Se probó en tres conjuntos de datos con imágenes de edificios, personas y resonancias magnéticas médicas.

La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología, y ahora también está mejorando nuestras fotos. Ya no tendrás que preocuparte por la iluminación o el ruido en tus imágenes, gracias a esta nueva técnica. ¡La próxima vez que tomes una foto, la inteligencia artificial estará ahí para ayudarte a obtener la mejor imagen posible!