Grazie alle potenzialità del deep learning, il progetto Google Brain sta sviluppando un nuovo applicativo in grado di fornire un’immagine dettagliata e vicina alla realtà partendo da un’immagine formata da pochi pixel.
Il primo settore che gioverebbe di questa innovazione è indubbiamente quello legato alla sicurezza. Immaginiamo, ad esempio, una videocamera di sorveglianza, in futuro in grado di riconoscere il volto di un malintenzionato.
Il riconoscimento delle immagini “CSI style” è più vicino con Google Brain
Nell’esempio soprastante, vediamo un’immagine di partenza da 64 pixel, la quale viene elaborata dal Google Brain e portata a 1024 pixel, con un risultato decisamente comparabile con l’immagine reale.
Questo calcolo avviene tramite la combinazione di due reti neurali. Si parte dalla conditioning network, la quale confronta l’immagine “spixellata” con le foto nel database, down–scalando anch’esse ad 8 x 8 pixel. La seconda, ovvero laprior network, si basa sul progetto PixelCNN e va ad aggiungere dettagli all’immagine analizzata, basandosi anch’essa su un largo database di foto, in maniera similare a quanto avviene con l’interpolazione delle fotocamere su smartphone.
Per testare il tutto, Google ha mostrato l’immagine ricreata dal Google Brain e le immagini reali ad alcuni tester. Nel caso di foto di celebrità, i tester sono stati ingannati soltanto nel 10% dei casi, mentre con foto di ambienti domestici (camere da letto, bagni ecc.) l’errore è stato del 28%.
Per quanto questi risultati siano sicuramente promettenti, le immagini ricreate non sono comunque totalmente paragonabili a quelle reali. Di conseguenza, i dubbi sull’eventuale utilizzo di queste tecnologie per risolvere controversie legali sono evidenti. Ciò non toglie che il settore del deep learning stia compiendo passi da giganti, perciò siamo fiduciosi nel lavoro di Google.
