Kunstig intelligens kan brukes til så mangt, og har også begynt å få viktige bruksområder innen fotografering og bildemanipulering. Nå har Nvidia, i samarbeid med MIT-forskere, laget et system som reparerer bilder uten å bruke rene bilder som referanse.
Det nye systemet, et såkalt «nevralt nettverk», er i stand til å fjerne støy fra bilder, for eksempel den typen som oppstår når man tar bilder i for lav belysning. Det kan også brukes til å fjerne støy fra andre typer bilder av mer matnyttig betydning, for eksempel MRI-bilder.
Det spesielle med Nvidias nye AI-system er altså at det kan trenes opp ved å kun bruke bilder med støy, der mange andre tilsvarende løsninger bruker bildepar bestående av både rene og støyfylte bilder for å gi systemet en referanse.
Gode resultater
Systemet kan dermed renske opp bildene uten på forhånd å vite hvordan et rent bilde ser ut. Metoden skal attpåtil kunne oppnå samme kvalitative resultat som de metodene som bruker «rene» bildedata til å trene opp systemene. Fordelen med dette skal være at systemene kan trenes opp mye raskere, da støyfrie bilder er vanskeligere å oppdrive og produsere.
Systemet ble trent opp med 50 000 bilder hentet fra bildedatabaser, som forskerne la til kunstig støy på. Maskinvaremessig benyttet systemet Nvidias kraftige, Pascal-baserte Tesla P100-grafikkprosessorer, som er spesielt beregnet på blant annet kunstig intelligens, og maskinlæringsrammeverket TensorFlow – en åpen kildekodeplattform som hvem som helst kan bruke.
Utfra demonstrasjonsbildene- og videoen å dømme fungerer systemet imponerende bra, selv på bilder som har så mye støy at bildet nærmest er ukjenkjennelig. Forskerne skal presentere prosjektet sitt på årets International Conference on Machine Learning-konferanse i Stockholm. Alle de tekniske detaljene om virkemåten finner du i selve forskningsdokumentet, og se demonstrasjonsvideoen under.
Les også: Slik skal kunstig intelligens få fart på utviklingen av nye medisiner »
