В конце прошлого года компания Google анонсировала технологию RAISR, созданную на базе машинного обучения и способную улучшать качество изображений с низким разрешением путём дорисовки пикселей. Данная разработка уже применяется в социальной сети Google+ для уменьшения размера изображений высокого разрешения на 75%. Исследовательская лаборатория Google Brain пошла ещё дальше и воплотила в реальность технологию из фильмов про шпионов и спецагентов. Наверняка вы видели, как в фильме или сериале специалисты ФБР или других служб превращали фотографии человека очень низкого разрешения в изображения в хорошем качестве. Специалисты Google сумели повторить такой же трюк.
С применением современных технологий Google может взять изображение с разрешением 8х8 пикселей, на котором невозможно ничего разглядеть, и добавить на него детали, сделав снимок более информационным. Для этого используются сразу две нейронные сети, называемые "обусловленность" и "предыдущие сети". Первая использует массивную базу данных Google и пытается сопоставить изображение с разрешением 8х8 пикселей с другими фотографиями из Интернета в нормальном качестве. Вторая нейронная сеть использует алгоритм под названием PixelCNN, позволяющий ей угадывать и добавлять пиксели к исходному изображению на основе результатов поиска первой сети.
У многих может возникнуть вопрос, как сеть понимает, что именно должно быть изображено на картинке низкого разрешения. Для этого нейронные сети Google сжимают имеющиеся в базе поискового гиганта фотографии высокого разрешения до 8х8 пикселей и изучают, как преобразовывается изображение. Это позволяет им предположить, как должна выглядеть фотография низкого разрешения в улучшенном виде.
Для каких целей Google намерена использовать эту технологию - пока неизвестно. Возможно, это ещё один шаг к тому, чтобы уменьшить потребление трафика и сделать веб-сёрфинг быстрее. В перспективе все изображения в Интернете могут быть сжаты до низкого разрешения, а затем нейронные сети уже на самом устройстве будут "дорисовывать" пиксели, чтобы вернуть исходное качество.
