A Nvidia apresentou nesta semana o resultado de um estudo feito por pesquisadores da empresa, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e da Universidade de Aalto, na Finlândia, que propõe o uso de inteligência artificial no processamento de imagens.

O sistema criado pelos pesquisadores, chamado “Noise2Noise”, consegue remover imperfeições como ruídos de fotografias. Ruídos são pequenas granulações que podem surgir numa foto. São mais comuns em filmes analógicos, mas também podem aparecer em imagens digitais.

Muitos programas e aplicativos de edição de imagem fornecem ferramentas de remoção de ruído, mas essa “limpeza” pode deixar sequelas. Uma imagem com texto, por exemplo, pode perder resolução ou detalhes nas áreas em que o ruído foi removido. Em outras palavras, não é um sistema perfeito.

A proposta da Nvidia é usar inteligência artificial para aprimorar esse processo. Outras empresas e universidades já tentaram usar a tecnologia para remover ruídos, mas o método usado neste caso, segundo a Nvidia, promete ser mais simples e eficiente do que os de outros estudos.

O que sistemas anteriores ao Noise2Noise costumavam fazer é comparar uma foto com ruído e outra sem para identificar a diferença e aprender a removê-los. Já a IA criada pela Nvidia aprendeu a remover imperfeições de fotografias sem essa comparação, visualizando apenas imagens com ruído.

O algoritmo, treinado com mais de 50 mil fotos, usa um conjunto de GPUS Tesla P100 e o TensorFlow, um repositório aberto de códigos de machine learning. O resultado será apresentado em mais detalhes durante uma conferência internacional na Suécia na próxima semana.

Veja, nas imagens abaixo, demonstrações do que o Noise2Noise pode fazer. À esquerda, uma foto com ruídos adicionados artificialmente. No centro, a mesma imagem depois de passar pelo filtro da inteligência artificial. À direita, a foto original, sem retoques.

Os pesquisadores envolvidos no projeto acreditam que esta tecnologia um dia poderá ser usada não só em programas de edição de imagems, mas também no processamento de imagens obtidas por ressonância magnética, por exemplo, permitindo a obtenção de resultados mais nítidos.