Onderzoekers van Nvidia, de Finse Aalto-universiteit en het MIT tonen een deeplearningmethode waarmee een aanzienlijke mate van digitale ruis uit foto's is te verwijderen. De ai heeft daarvoor alleen de foto's met ruis nodig.
Het toegepaste systeem heet Noise2Noise en kan een extreme mate van ruis bij een foto wegwerken, zonder dat de gebruikte foto ooit is getoond. Het systeem is een neuraal netwerk en dat betekent dat het eerst flink getraind moest worden. Daartoe kreeg Noise2Noise vijftigduizend heldere, ruisvrije afbeeldingen uit de ImageNet-database voorgeschoteld. Daarna werden al deze foto's van digitale ruis voorzien en gebruikt om het algoritme te trainen. Hierbij is gebruikgemaakt van Nvidia Tesla P100-gpu's in combinatie met TensorFlow. Het systeem weet niet alleen ruis, maar ook achteraf in een foto geplakte tekst effectief te verwijderen.
De onderzoekers beschrijven in hun paper dat de resultaten van hun systeem vergelijkbaar zijn met die van moderne methodes waarbij ook gebruik wordt gemaakt van een ruisvrije variant van dezelfde foto. Het onderzoek van Nvidia en de twee universiteiten wordt deze week in Stockholm gepresenteerd bij de International Conference on Machine Learning. De methode kan volgens de onderzoekers onder meer worden gebruikt voor het opschonen van mri-scanafbeeldingen en bij fotografie in donkere omstandigheden, zoals astrofotografie.