Partiendo de una imagen pixelada, de 8×8, la IA extrae la información suficiente para reconstruir el objeto o la persona que aparece en la imagen, es decir, para mejorar su resolución, como explican en el estudio. Y para ello hace uso de la tecnología de aprendizaje automático (machine learning).
Google Brain, una de las dos ramas de Google que investigan sobre la inteligencia artificial (IA), ha conseguido hacer más precisa e identificable una imagen pixelada y borrosa, algo similar a lo que ya vemos en películas y series cuando en una investigación amplían una imagen.
Partiendo de una imagen pixelada, de 8×8, la IA extrae la información suficiente para reconstruir el objeto o la persona que aparece en la imagen, es decir, para mejorar su resolución, como explican en el estudio. Y para ello hace uso de la tecnología de aprendizaje automático (‘machine learning’).
El proceso emplea dos redes neuronales. Una de ellas mapea las imágenes de 8×8 e intenta compararlas con otras imágenes similares de alta resolución, para lo que las reduce a una resolución de 8×8, con el fin de identificar colores o patrones.
La segunda red neuronal, mediante la arquitectura PixelCNN, intenta añadir detalle a las imágenes de 8×8, más píxeles con información procedente de imágenes similares. Posteriormente, las dos redes se unen y dan como resultado una imagen más precisa.
Este tipo de técnicas las hemos visto más a menudo en películas y series, especialmente de policías, en las que, durante una investigación, se pide que se amplíe una imagen, para ver el rostro de un sospechoso, por ejemplo.
Google Brain aun no se equipara a la ficción, y, aunque las reconstrucciones que hace no son perfectas, se acerca en muchos casos a la imagen original.
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