Google come il telefilm poliziesco televisivo Csi. Partendo da una foto sgranata è in grado di ricostruire l’identikit grazie a un software basato su reti neurali e apprendimento automatico.
Un gruppo di scienziati di Google Brain, che lavora agli algoritmi di intelligenza artificiale, ha costruito un sistema in grado di “migliorare” immagini sgranate di visi di persone, aumentandone la risoluzione fino a 16 volte.
Ma come funziona questo software? In sostanza replica il funzionamento del nostro cervello grazie alla combinazione di due diverse reti neurali artificiali, i modelli matematici spesso utilizzati dai software di intelligenza artificiale.
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Il sistema “impara” da migliaia di foto quali sono le caratteristiche più comuni delle immagini che ritraggono i volti umani. Dopo alla prima rete neurale, cosiddetta condizionante, viene data in input un’immagine a bassa risoluzione (8 pixel di larghezza e 8 pixel di altezza): a questo punto la rete cerca, tra tutte le immagini che ha esaminato, quali sono quelle più somiglianti all’input.
La seconda rete neutrale chiamata principale aumenta la risoluzione dell’immagine di input fino a 32×32 pixel e aggiunge i pixel mancanti usando quelli già presenti grazie al lavoro dall’algoritmo condizionante. I primi test hanno dimostrato che il sistema di ricostruzione del volto sgranato funziona.
Ma Google non è l’unico ad aver iniziato la sperimentazione in questo campo. Anche Facebook ha appena annunciato di aver perfezionato Lumos, una “piattaforma che usa l’apprendimento automatico per il riconoscimento di immagini e video”.
Lumos immagazzina ogni giorno video e foto caricati dagli utenti sul social network, li analizza e prende le informazioni più importanti, per esempio il tipo di oggetti ritratti o dove sono stati scattati. Lumos analizzando nuovo materiale ogni giorno continua a imparare e affina sempre più le proprie performance. Insomma un bel salto di qualità per le società del tech e uno strumento che può diventare molto utile.
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