La nueva IA de Google que mejora considerablemente la calidad de una imagen

Google ha presentado una Inteligencia Artificial (IA), capaz de mejorar significativamente la calidad de una imagen, como en las series policiales. La técnica se ha denominado súper-resolución de imagen y permite lograr una imagen cercana a la realidad, partiendo de una imagen hiper pixelada. ¿Conocías esta novedad en cuanto al mundo de la inteligencia artificial se refiere? Aquí te contamos los últimos datos.

Técnicas complejas para una calidad de imagen óptima

La nueva inteligencia artificial de Google utiliza el mismo principio que el que se puede apreciar en las películas policiales. Partiendo de una imagen de la matrícula de un automóvil, o de la cara de su conductor, que está parcial o totalmente borrosa, logra “completar” todos los datos faltantes para obtener una imagen totalmente nítida.

La técnica que utiliza la nueva inteligencia artificial de Google es relativamente compleja, pues se trata de añadir detalles a una imagen que no fueron captados en el momento exacto en el que fue realizado el disparo.

Google desarrolla nuevas herramientas

Para conseguir esta hazaña, Google desarrolló dos nuevas herramientas: la Super-Resolución a través del Refinamiento Repetido (SR3) y Modelos de Difusión en Cascada (CDM), las que han obtenido resultados sorprendentes en las pruebas.

En un estudio realizado con 50 voluntarios, las imágenes generadas se confundieron con fotos reales, en aproximadamente el 50% de los casos.

Según los científicos investigadores Jonathan Ho y ChitwanSaharia, ingeniero de software del equipo Cerebro de Google Research, con la Súper-Resolución (SR3) y la Difusión en Cascada (CDM), se ha podido elevar el rendimiento de los modelos de transmisión al estado del arte.

El método empleado, la superresión, o transformación de una imagen de baja resolución en una imagen detallada de alta resolución, tiene muchas aplicaciones que van desde la restauración de viejos retratos familiares hasta la mejora de las imágenes médicas.

Inteligencia Artificial basada en el modelo de entrega

Los expertos de Google, en lugar de utilizar los tradicionales métodos de síntesis de imágenes naturales, recurrieron a los modelos de entrega, que muestran una mejor estabilidad durante la fase de aprendizaje y permiten generar muestras de imagen y audio de alta calidad.

Los modelos de transmisión funcionan corrompiendo los datos de entrenamiento, agregando ruido gaussiano y borrando, gradualmente, los datos hasta convertirlos en puro ruido. Finalmente, crean una red neuronal para revertir el proceso de corrupción hasta que se produce una muestra limpia de gran calidad.

Google desarrolló sus algoritmos agregando ruido e imprevisibilidad a una imagen, para luego invertir el proceso, al igual que un editor de imágenes trataría de retocar sus fotos de vacaciones.

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