Daha Net Bir Sonuç Vermek İçin NASA'nın Uzay Fotoğrafçılığının Yeniden Görüntülenmesi. Şimdi Uzay Uçuşu
NVIDIA uzun zamandır kusursuz Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar) ile tanınmaktadır ve ana ürünü NVIDIA GeForce kartıdır. Bununla birlikte şirket, video oyunlarında, grafik tasarımında, veri işlemede ve otomotiv araçlarında yapay zekayı geliştiren deneyimin araştırılması ve geliştirilmesinde her zaman önde ve merkez olmuştur.
Son zamanlarda, NVIDIA, sıcaklık ve renk tonuna göre kategorize edilen yüzlerce net ve bulanık görüntü arasındaki en küçük yerel farkları değerlendirmek için gauss algoritmalarını kullanarak önceden var olan fotoğrafların akıllıca yeniden görüntülenmesine yoğun bir şekilde odaklanan en son projesiyle yapay zekaya tek başına odaklanmaya başladı. ve sonra bu değerleri, orijinal net görüntülerinin neye benzeyebileceğine geri dönmek için tek tek bulanık fotoğrafların regresyon ifadelerine girerek. Bu işlem, fotoğraftaki her nokta için ayrı ayrı gerçekleştirilir ve genel bir en düşük fark değeri oluşturmak için bir toplama kullanılır.
NVIDIA Ofisi. Nasdaq Twitter'da
Algoritma, ekrandaki belirli renklerin ve desenlerin neyi gösterdiğini geçmiş denemelerden öğrenmeye çalışır. Sistem geliştirildiğinde, makinenin ekrandaki hangi desen ve renklerin orijinal görüntüdeki hangi oluklara ve kenarlara karşılık geldiğini belirleyebilmesi için binlerce bulanık ve orijinal görüntü vardı. Birçok kez test edilen NVIDIA, yapay zeka çipini önceki denemelerden öğrenmeyi ve konuma, renk tonuna ve sıcaklığa dayalı matematiksel koda dönüştürülen eşleşen grafik kodlarının bir veritabanını depolamayı öğretmeyi başardı. Geçmiş deneyimi ve aynı konum ve renk tonunun bulanık ve net görüntüleri arasında kurulan ilişkileri kullanan makine, yeni fotoğrafın renk tonu ve sıcaklığına en iyi uyan formülleri uygulayarak yeni görüntülerle devam ediyor. NVIDIA, AI'nın daha yeni görüntüler üzerinde çalışırken yararlanabileceği yeterince güçlü bir saklama veritabanına sahip olmak için algoritmasını yeterli sayıda denemeden geçirdi ve mekanizma artık kendi başına duruyor ve pekiştirme öğrenimi (RL) eğitimi sayesinde neredeyse her görüntüyü ortaya çıkarabiliyor. . Örneğin, yeterince yüz ortaya çıkardıktan sonra makine, hangi bulanık olukların gerçekte hangi yüz özelliklerine karşılık geldiğini anladığından, teste tabi tutulduğunda yüzleri bulanıklaştırabilir. Algoritma veritabanına aşırı gerilmiş, beyaz badanalı, filtrelenmiş ve dokulu görüntüler gibi farklı gürültü türlerine maruz kalma da eklendi.
Algoritmanın içinde matematiksel program, ilgili görüntülerde karşılık gelen bozuk ve temiz lokusları okur, x, y, x ’ve y’ yi kendi veritabanına kaydeder. Daha sonra, genel fotografik gürültüye dayalı dönüşüme izin veren ikisi arasındaki farkları eşleştirmek için bir gauss regresyon eğrisi oluşturur. Üretilen en küçük kareler regresyon ifadesinde, koşulu karşılayan en düşük değer alınır ve gauss değerinin yeni bir eğrisi çizilir. Görüntüyü orijinal net kalitesine geri dönüştürürken, her noktanın sıcaklığı, söz konusu renk ve desene karşılık gelen AI makinesinin veritabanındaki regresyon modelinin farkına bağlı olarak değiştirilir ve her nokta, tamamen net bir görüntü oluşturmak için döndürülür. Gauss eğri mekanizması, en genel gürültü biçimlerini etkiler, ancak cihaz, genellikle yanlış zamanlamalı deklanşör hızlarına veya görüntünün genel gölgelendirmesine atfedilen diğer gürültü biçimlerini belirleyebiliyorsa, gauss en düşük fark değerinin ortalaması alınır. veri kümesinin poisson (birincisi için) ve Bernoulli (ikincisi için) en az fark değerleri de.
Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Yeniden Görüntüleme. BT
Meslekten olmayanların terimleriyle, yapay zekanın bunda oynadığı rol, cihaz tarafından zaten denenmiş bir uygulama setine dayalı olarak benzersiz fotoğrafların akıllıca algılanması ve dönüştürülmesidir. Bugün ulaşılan yapay zeka seviyesine gelince, ki bu hala özellikle bağımsız olmadığı ve çabalarının halihazırda uygulanan senaryolarla sınırlı olduğu bir aşamada, NVIDIA deneyip yeniden yaratabilen bir makine yaratmada büyük başarı elde etti. Sonraki fotoğraf cirolarının başarı oranını artırmak için veritabanını tutarlı bir şekilde uyarlayarak ve genişleterek en yüksek doğruluk düzeyine sahip görünmeyen fotoğraflar.
