Un sorprendente trucco dell’apprendimento automatico ripulisce video e foto dai pixel e riesce a generare automaticamente grafiche ad alta risoluzione per videogiochi.
di Will Knight
Se chiudete gli occhi e provate a immaginare un muro in mattoni, probabilmente riuscirete a visualizzare una immagine mentale piuttosto dettagliata. Dopo aver visto tanti muri, il vostro cervello dovrebbe sapere che aspetto ha un muro in mattoni.
Una startup del Regno Unito sta utilizzando l’apprendimento automatico per permettere a computer e smartphone di modellare informazioni visive in maniera del tutto similare. Un computer potrebbe utilizzare questi modelli visuali per varie applicazioni, dall’ottimizzazione di video streaming alla generazione automatica di elementi da includere in un mondo virtuale realistico.
La Magic Pony Technology, fondata da un gruppo di laureati dell’Imperial College London con esperienze in statistica, computer grafica e neuroscienze, allena grandi reti neurali perché imparino a processare le informazioni visuali.
La società ha sviluppato un sistema per creare video o immagini ad alta qualità partendo da immagini a bassa risoluzione. Il processo ha inizio con l’introduzione di immagini campione in un computer che le converte in una versione con risoluzione inferiore per apprendere la differenza fra le due. Non si tratta di una impresa nuova, ma la società ha dimostrato di saperla compiere adoperando normali processori grafici, il che potrebbe aprire un varco a nuova applicazioni. Un esempio pratico sfrutta questa tecnica per migliorare in tempo reale l’esecuzione di un videogioco.
Rob Bishop, uno dei cofondatori, spiega che la Magic Pony sta dialogando con diverse grandi società interessate a ottenere una licenza per questa sua tecnologia. “Lo streaming di video online fa affidamento sulla compressione video”, dice. “Il nostro primo prodotto dimostra che la qualità delle immagini può essere migliorata enormemente con l’apprendimento approfondito, e le GPU mobili e veloci ci permettono di implementare la tecnica ovunque.
Bishop aggiunge che la tecnologia potrebbe migliorare la qualità delle immagini catturate da smartphone con videocamere a bassa risoluzione o in condizioni di luminosità non ideali. La società sta contemplando anche altre applicazioni, inclusa l’ottimizzazione della qualità di grafiche computerizzate o la generazione automatica di vasti campioni realistici per ambientazioni destinate alla realtà virtuale.
L’aspetto più insolito dell’approccio scelto dall’azienda per elaborare riprese video è che non ha bisogno di esempi classificati manualmente. Il sistema, piuttosto, riconosce ricorrenze statistiche negli esempi ad alta e bassa risoluzione ed apprende automaticamente i caratteri distintivi di bordi, linee dritte, strutture ed altre caratteristiche uniche.
Questa forma di apprendimento potrebbe servire in futuro alle intelligenze artificiali. Ad oggi, l’apprendimento approfondito è stato applicato principalmente come sistema per riconoscere oggetti di alto livello quali volti all’interno di immagini e riprese video, un risultato reso possibile dalla elaborazione di un gran numero di esempi classificati (vedi “Le magnifiche 10: Odissea nel cervello”).
Quest’anno i ricercatori della Magic Pony presenteranno durante una conferenza sulla computer visione artificiale. Bishop racconta però che, da quando il paper è stato ultimato, il suo team “ha migliorato notevolmente” la tecnologia per renderla ancora più efficiente.
Il nome della società, racconta Bishop, deriva da un commento che il primo investitore si era lasciato sfuggire al loro primo incontro, quando aveva descritto la tecnologia come un “pony magico” al quale nessuno avrebbe mai creduto senza prima averlo visto.
(MO)
