Nvidia utilise l’intelligence artificielle pour reconstituer les images

Nvidia a mis au point une méthode basée sur l’IA couplant des cartes graphiques Tesla P100 au framework de deep learning TensorFlow accéléré cuDNN. Objectif : neutraliser le bruit des images afin de permettre d’être exploitées notamment par les designers.

L’amélioration des images d’IRM constitue un débouché pour la technologie de réduction de bruit développée par Nvidia. (crédit : D.R.)

Le créateur le plus talentueux redoute souvent le travail de nettoyage d’une photo dont le bruit d’image est important. Pour faciliter le processus, la suppression de ce bruit ou denoising nécessite toujours l’intégration d’images « plus propres ». Mais la solution deep learning mise au point par Nvidia avec l’aide de chercheurs de l’Université d’Aalto et du MIT peut changer ça. La méthode est capable de corriger les images uniquement à partir de photos présentant des problèmes de bruit.

Dans les travaux qui seront dévoilés lors de la Conférence internationale sur l’apprentissage machine (ICML) qui a lieu du 10 au 15 juillet à Stockholm, Suède, la fonction de denoising gérée par l’IA permet de supprimer les artefacts et d’améliorer automatiquement les photos à partir de deux images d’entrée seulement affectées par du bruit d’image ou granuleuses. Le système de deep learning a été entrainé sur un set de 50 000 images dans l’ensemble de validation ImageNet, et le réseau neuronal a été validé sur trois ensembles de données différents. Pour cela, l’équipe a utilisé des cartes graphiques Nvidia Tesla P100 avec le framework de deep learning TensorFlow accéléré cuDNN.

Des perspectives d’usage de l’IRM à l’astronomie

Cette innovation présente beaucoup d’intérêt pour la communauté des designers, mais pas seulement. La modalité d’IA pourrait permettre d’améliorer les images d’IRM et les images astronomiques. « Dans la réalité, de nombreuses circonstances empêchent d’obtenir des données de training propres », explique l’équipe de recherche dans son article sur le projet, « (et) nos démonstrations de preuve de concept montre que dans certaines applications, cette solution présente des avantages potentiels importants, car elle n’impose plus de collecter des données propres, une tâche toujours potentiellement pénible ».

L’article de l’équipe a été présenté ce jeudi à la conférence ICML. On ne sait pas encore à quels développeurs d’applications cette licence sera octroyée pour être utilisée à bon escient par des photographes, des concepteurs et autres créateurs. En attendant, voici un tutoriel Photoshop expliquant comment supprimer du bruit et améliorer la netteté d’une image.

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