L’intelligenza artificiale rende nitide le foto sgranate

Sviluppi nelle tecnologie per il fotoritocco grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale: EnhanceNet-PAT è il nuovo metodo di ricostruzione delle immagini che riesce a dare definizione alle foto sfocate.

di Maria Grazia Tecchia

Ancora un’applicazione di intelligenza artificiale nel quotidiano: i ricercatori dell’Istituto Max Planck in Germania sono riusciti a stabilire un nuovo record nel campo della ricostruzione delle immagini.
Se fino a qualche tempo fa la capacità di ottenere immagini dettagliate da uno zoom assai improbabile era esclusiva prerogativa di film e serie televisive a tema poliziesco, da oggi le cose stanno per cambiare.

L’intelligenza artificiale ai livelli attuali è in grado di fare tante cose, grazie ai calcoli e alle previsioni degli algoritmi e delle reti neurali, ma dopo gli esperimenti dei ricercatori tedeschi, è anche in grado di aggiungere i pixel mancanti in una foto per aumentarne la risoluzione.

Il lavoro dei ricercatori

Il nuovo sistema messo a punto ha del potenziale fino ad oggi ancora mai raggiunto, dal momento che il metodo EnhanceNet-PAT è stato reso possibile solo grazie ad un radicale cambiamento nell’approccio alla ricostruzione delle immagini.
Se fino a questo momento, infatti, nel processo per rendere le foto più definite veniva chiesto all’intelligenza artificiale di ricostruire i singoli pixel mancanti, Mehdi S. M. Sajjadi, Bernhard Schölkopf e Michael Hirsch hanno lavorato invece sulla sintesi automatizzata di intere texture, uscendo dal focus sul singolo pixel ed allargando il campo d’azione a tutto il contesto.

L’apprendimento dell’intelligenza artificiale

Allo stesso tempo, avanzate reti neurali hanno potuto migliorare il processo di elaborazione con relativo risultato: i ricercatori hanno mostrato al sistema prima le foto sgranate, chiedendo una ricostruzione quanto più dettagliata possibile. Al termine dell’operazione, hanno sottoposto alla macchina la foto originale in alta risoluzione, permettendo così al sistema di riconoscere le differenze tra il suo lavoro e l’originale, e di comprendere gli errori commessi per correggersi e migliorarsi.
Milioni di immagini sono state processate da EnhanceNet-PAT, e grazie al machine learning il risultato è stato via via perfezionato e reso simile all’originale: in questo modo gli scienziati hanno raggiunto livelli di nitidezza mai avuti finora con i tradizionali metodi di upscaling.

Campi di applicazione del nuovo metodo EnhanceNet-PAT

Tanti potrebbero essere gli sbocchi applicativi di questo nuovo metodo, che non riguardano soltanto la sfera delle indagini delle autorità competenti, ma anche nuovi scenari nel photo e video editing, così come in altri settori dell’AI.
In particolare, l’uso proposto dai ricercatori riguarda:

• Il restauro di foto antiche;
• Il miglioramento dello zoom di foto su smartphone e pc;
• La ricostruzione di foto identificative;
• L’aumento della precisione nel riconoscimento di ostacoli e pedoni da parte delle auto senza pilota;
• La ricerca delle immagini di Google;
• La possibilità di rendere in 4K tutti i film.

Problemi di privacy

Con queste premesse, EnhanceNet-PAT potrebbe presto rappresentare un grosso grattacapo per quanto riguarda le questioni di privacy. Come per ogni innovazione, infatti, dubbi e scetticismi hanno già interessato il nuovo algoritmo di ricostruzione delle foto, con preoccupazioni nel riconoscimento di volti o porzioni d’immagine volutamente sfocati per proteggere la privacy dei soggetti interessati.