NVIDIA využíva Gaussovské regresné algoritmy na presné vykreslenie skreslených fotografií

Opätovné zobrazenie vesmírnej fotografie NASA, ktoré prinesie jasnejší výsledok. Vesmírne lety teraz

NVIDIA je už dlho známa svojimi bezchybnými grafickými procesormi (GPU), ktorej hlavným produktom je karta NVIDIA GeForce. Vďaka tomu bola spoločnosť vždy v popredí pri výskume a vývoji skúseností zvyšujúcich umelú inteligenciu vo videohrách, grafickom dizajne, spracovaní údajov a automobilových vozidlách.

V poslednej dobe sa NVIDIA začala sústrediť na umelú inteligenciu izolovane. Najnovší projekt zameraný na inteligentné opätovné zobrazovanie už existujúcich fotografií pomocou gaussovských algoritmov vyhodnotil najmenšie rozdiely medzi stovkami jasných a rozmazaných obrázkov kategorizovaných na základe teploty a odtieňa, a následné zadanie týchto hodnôt do regresných výrazov jednotlivých rozmazaných fotografií, aby sa vrátili späť k tomu, ako mohli vyzerať ich pôvodné jasné obrázky. Tento proces sa vykonáva individuálne pre každý bod na fotografii a pomocou súčtu sa vygeneruje všeobecná hodnota najmenšieho rozdielu.

Kancelária NVIDIA. Nasdaq na Twitteri

Algoritmus pracuje tak, aby sa poučil z minulých pokusov o to, čo naznačujú určité farby a vzory na obrazovke. Keď bol systém vyvinutý, boli to tisíce rozmazaných a originálnych obrázkov, aby stroj mohol identifikovať, ktoré vzory a farby na obrazovke zodpovedajú tým, ktoré drážky a hrany na pôvodnom obrázku sú. NVIDIA, ktorá bola mnohokrát testovaná, dokázala naučiť svoj čip AI učiť sa z predchádzajúcich pokusov a ukladať databázu zhodných grafických kódov, ktoré sa prevádzajú do matematického kódu na základe umiestnenia, odtieňa a teploty. Na základe minulých skúseností a vzťahov medzi rozmazaným a jasným obrazom toho istého miesta a odtieňa sa stroj rozlúskne s novými obrázkami, pričom použije vzorce, ktoré najlepšie zodpovedajú odtieňu a teplote novej fotografie. NVIDIA prešla svojím algoritmom dostatočným počtom pokusov, aby mala dostatočne silnú retenčnú databázu, do ktorej môže AI preniknúť pri práci na novších obrázkoch, a tento mechanizmus teraz stojí sám za seba a dokáže odhaliť prakticky akýkoľvek obraz prostredníctvom tréningu v posilňovacom učení (RL). . Po odhalení dostatočného množstva tvárí napríklad stroj dokáže pri teste rozpoznať rozmazané tváre, pretože chápe, ktoré rozmazané drážky zodpovedajú tým, ktoré tvárové rysy sú v skutočnosti. Do databázy algoritmov sa tiež pridalo vystavenie rôznym druhom šumu, ako sú preťažené, vybielené, filtrované a textúrované obrázky.

V algoritme matematický jazyku, program načíta zodpovedajúce poškodené a čisté miesta na zodpovedajúcich obrázkoch a prihlási x, y, x ‘a y’ do svojej databázy. Potom vytvorí gaussovu regresnú krivku, aby zodpovedala rozdielom medzi týmito dvoma, čo umožňuje konverziu na základe všeobecného fotografického šumu. V generovanom regresnom výraze najmenších štvorcov sa vezme najnižšia hodnota, ktorá spĺňa podmienku, a vynesie sa nová krivka gaussovskej hodnoty. Pri konverzii obrázka späť na pôvodnú čistú kvalitu sa teplota každého bodu zmení na základe rozdielu regresného vzoru v databáze stroja AI, ktorý zodpovedá príslušnej farbe a vzoru, a každý bod sa obráti, aby sa vytvoril úplne jasný obraz. Mechanizmus gaussovho zakrivenia ovplyvňuje najobecnejšie formy hluku, ale ak je zariadenie schopné identifikovať iné formy hluku, ktoré sa často pripisujú zle načasovaným časom uzávierky alebo všeobecnému zatieneniu obrazu, hodnota gaussovského najmenšieho rozdielu sa spriemeruje s hodnotou poisson (pre prvú) množiny dát a Bernoulli (pre druhú) tiež najmenšie hodnoty rozdielu.

Zobrazovanie fotografií podporované umelou inteligenciou. BT

Laicky povedané, úlohou, ktorú v tomto hrá umelá inteligencia, je inteligentná detekcia a konverzia jedinečných fotografií na základe praktickej sady, ktorú už zariadenie vyskúšalo. Pokiaľ ide o úroveň umelej inteligencie, ktorá sa dosahuje v súčasnosti, ktorá je stále vo fáze, keď nie je zvlášť nezávislá a má svoje úsilie obmedzené na už vyskúšané scenáre, NVIDIA dosiahla veľký úspech pri vytváraní stroja, ktorý sa môže pokúšať a znovu vytvárať neviditeľné fotografie s najvyššou úrovňou presnosti dôsledným prispôsobovaním a rozširovaním svojej databázy s cieľom zvýšiť úspešnosť následných fotografických obratov.