Las inteligencias artificiales ya pintan desnudos extraños, colorean dibujos, pulverizan al Buscaminas y hasta se postulan para cargos políticos. ¿Hay algo que no puedan hacer? Su lista de restricciones se está reduciendo, y ahora suman la reconstrucción de fotografías corruptas e incompletas. El proyecto está a cargo de un grupo de investigadores de Nvidia, que entrenaron una red neuronal con tres datasets especiales sobre una plataforma basada en las impresionantes tarjetas Tesla V100.
Nvidia y su hardware
Nvidia se ha convertido en uno de los nombres que más impulsa el desarrollo de inteligencias artificiales, y su hardware es la razón. Según la página oficial de la tarjeta Tesla V100, ocho unidades en conjunto entrenan una red neuronal en un tercio del tiempo que necesitarían ocho tarjetas de la generación anterior Tesla P100. Para ponerlo en contexto, la demo de raytracing que publicó Epic Games usó cuatro Tesla V100, así que imagina lo que ese poder puede hacer por una IA. De hecho… no lo imagines. Mejor mira este vídeo:
La red neuronal
Un equipo de investigadores de Nvidia entrenó una red neuronal sobre el marco de trabajo PyTorch utilizando los datasets ImageNet, Places2 y CelebA-HQ, además de una sola tarjeta Tesla V100 de 16 GB, con el objetivo de reconstruir, reparar, sustituir y corregir diferentes aspectos en una imagen. Básicamente, el usuario crea "agujeros" en la fotografía, y la inteligencia artificial se encarga de llenarlos con una alternativa convincente. La demo nos enseña que el sistema posee cierta fortaleza al eliminar líneas y otros objetos artificiales, pero tiene algunas dificultades al procesar rostros humanos. Aún así, los primeros retoques en la cara de Ernest Borgnine son notables.
De acuerdo con los investigadores, es la primera vez que se demuestra la utilidad y la eficacia del aprendizaje profundo en modelos dedicados al procesamiento de "agujeros" con forma irregular (independientemente del tamaño, ubicación, o distancia de los bordes), mientras que otros proyectos previos se han concentrado en regiones rectangulares cercanas al centro de la imagen, que demandan un costoso postprocesamiento.
Para más información, visita el sitio oficial de Nvidia.
