Một nhóm các nhà nghiên cứu từ NVIDIA, MIT và Đại học Aalto đã tìm ra cách để sửa các điểm ảnh chụp bằng trí tuệ nhân tạo AI – ngay cả khi đưa biết được ảnh sau khi chỉnh sửa sẽ như thế nào.

Nhóm này sử dụng Deep Learning, một thể loại máy học có thể dạy cho AI xẻ nhỏ các bức ảnh, chữ hoặc video ra để khôi phục ảnh có độ noise cao. Trước đây, việc đào tạo AI tái tạo lại hình ảnh bị thiếu các gương mặt bằng cách cho AI thấy hình ảnh hoàn chỉnh, thì phương pháp hiện tại có nghĩa là AI sẽ có thể tự xây dựng lại một bức ảnh rõ ràng hơn bằng cách chỉ sử dụng “các dữ liệu bị hỏng” hoặc hai bức ảnh bị noise. Đáng ngạc nhiên, khả năng làm sạch các chi tiết bị noise của AI, loại bỏ văn bản và làm đẹp hình ảnh đôi khi sẽ cho ra một kết quả tốt hơn so với các phương pháp trước đây yêu cầu tài liệu tham khảo chất lượng cao hơn như.

AI thực hiện điều này bằng cách sử dụng hệ thống mạng thần kinh được đào tạo bằng cách sử dụng các bức ảnh bị hỏng. Nó không cần một hình ảnh rõ ràng, nhưng nó cần phải được xem hình ảnh nguồn hai lần. Các thí nghiệm cho thấy rằng bức ảnh thử nghiệm chứa các hiệu ứng (Gaussian, Poisson và nhiễu) vẫn có thể mang lại kết quả “hầu như giống hệt” về chất lượng với ảnh được khôi phục. Một trong những điều thú vị nhất về hệ thống là nó có thể giảm đáng kể lượng thời gian cần thiết để hiển thị hình ảnh, tuy chỉ xét về mili giây nhưng nhìn chung vẫn có thể gọi là đáng kể.

Một ví dụ hữu ích của AI này là trong mảng y tế, nơi chất lượng quét MRI và các loại hình ảnh khác có thể được tăng cường hơn nữa giúp cho các bác sỹ có thể quan sát các mầm bệnh tốt hơn.