MỹCác nhà khoa học phát triển mạng thần kinh nhân tạo có thể tái dựng ảnh chụp khuôn mặt với màu sắc gần giống thật từ ảnh chụp hồng ngoại.
Bức ảnh trong ánh sáng khả kiến (trái) và ảnh do AI tái tạo từ ảnh hồng ngoại (phải). Ảnh: UC Irvine Department of Ophthalmology
Con người không thể nhìn trong bóng tối và phát minh camera hồng ngoại để làm thay công việc này. Giờ đây, nhóm nghiên cứu từ Đại học California Irvine (Mỹ) phát triển phương pháp mới giúp những hình ảnh này trở nên chân thực hơn. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí PLOS ONE hôm 6/4.
Một số hệ thống quan sát ban đêm sử dụng ánh sáng hồng ngoại mà con người không thể nhận biết và hình ảnh ghi lại được chuyển sang một màn hình kỹ thuật số, hiển thị dưới dạng hình ảnh đơn sắc trong quang phổ khả kiến.
Nhóm nghiên cứu tìm cách phát triển một thuật toán hình ảnh được hỗ trợ bởi các cấu trúc học sâu. Theo đó, việc chiếu sáng quang phổ hồng ngoại có thể được sử dụng để suy ra hình ảnh của một khung cảnh giống như những gì con người nhìn thấy trong ánh sáng khả kiến.
Yếu tố quan trọng ở đây không phải camera mà là thuật toán nhóm nghiên cứu dùng để tái tạo hình ảnh. Các chuyên gia đã tạo ra một dạng AI đặc biệt gọi là mạng thần kinh nhân tạo - một loại thuật toán học sâu mô phỏng cách não người học hỏi. Sau đó, họ huấn luyện mạng thần kinh này phát hiện mối liên hệ giữa hình ảnh dưới ánh sáng hồng ngoại và ánh sáng khả kiến.
Dù những hình ảnh được tái tạo rất ấn tượng, nhóm nhà khoa học thừa nhận rằng đây chỉ là nghiên cứu dạng "chứng minh khái niệm" (triển khai thử nghiệm nhằm chứng minh tính khả thi của một ý tưởng nào đó), sử dụng ảnh in với các sắc tố hạn chế. Đến nay, thành công của nó mới chỉ giới hạn ở khuôn mặt.
"Khuôn mặt con người tất nhiên là một nhóm đối tượng rất hạn chế. Hiện tại, nếu bạn áp dụng phương pháp được phát triển dựa trên khuôn mặt vào một khung cảnh khác, có thể nó sẽ không hiệu quả và không thể tạo ra thứ gì hợp lý", giáo sư Adrian Hilton, Giám đốc Trung tâm Xử lý Thị giác, Giọng nói và Tín hiệu (CVSSP) thuộc Đại học Surrey, nhận định.
Hilton lấy ví dụ, AI được đào tạo dựa trên bát trái cây thay vì khuôn mặt sẽ bị đánh lừa bởi một quả chuối màu xanh lam, vì quá trình đào tạo của nó chỉ có chuối vàng.
Andrew Browne, tác giả chính của nghiên cứu, cảnh báo rằng những kết quả này còn rất sơ khai. Tuy nhiên, ông cũng cho rằng với những nghiên cứu sâu hơn, kỹ thuật mới có thể trở nên cực kỳ chính xác. "Tôi nghĩ công nghệ này có thể dùng để đánh giá màu sắc chính xác nếu số lượng và sự đa dạng của dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mạng thần kinh nhân tạo đủ lớn", ông nói.
Thu Thảo (Theo IFL Science
