IA Revela Objetos Invisíveis na Escuridão Total Usando Redes Neurais Profundas

A maioria dos sistemas de imagem produz apenas dados distorcidos ou parciais sobre o objeto imagemado. Isso acontece principalmente devido à falta de informação de fase, perda de frequências espaciais, ruído na iluminação e espalhadores desconhecidos no trem óptico.

Como Conseguiram Isso?

Os pesquisadores primeiro capturaram imagens de objetos-alvo em condições de quase escuridão total. Então recriaram objetos transparentes a partir dessas imagens. Para isso, usaram redes neurais profundas, treinadas para reconhecer mais de 10.000 gravações transparentes semelhantes a vidro a partir de imagens escuras e granuladas invisíveis ao olho humano.

Referência: Physical Review Letters | doi:10.1103/PhysRevLett.121.243902 | MIT

As próprias imagens, capturadas em sala escura, pareciam ruído estático que se via na televisão. As redes neurais são treinadas nessas imagens junto com os padrões correspondentes sob o ruído visual.

Gradualmente, a rede aprendeu a dar sentido ao ruído visual. Eventualmente gerou imagens borradas. Para tornar essas imagens mais nítidas, a equipe adicionou uma camada que pode focar a saída.

Cortesia dos pesquisadores

Na imagem acima, você pode ver a imagem escura (canto superior esquerdo), gerada a partir de uma gravação transparente (extrema direita). Os pesquisadores usaram algoritmo baseado na física do comportamento da luz para recriar o objeto (canto superior direito). A técnica de aprendizado de máquina criou uma imagem bastante borrada (canto inferior esquerdo). Combinaram tanto algoritmo físico quanto técnica de aprendizado de máquina para reconstruir a imagem mais precisa (canto inferior direito) de um objeto/cena real.

Como É Útil?

A IA pode ser usada para iluminar características transparentes como células e tecidos biológicos, em imagens capturadas com pouquíssima luz. Células podem ser facilmente queimadas ou danificadas se expostas a luz intensa, e então não restará nada para imagem. Além disso, quando pacientes são expostos a raios-X, têm chances de desenvolver câncer.

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Este estudo poderia ajudar nesses casos: os pesquisadores tornaram possível obter a mesma qualidade de imagem expondo células e tecidos a menos fótons. Isso diminui significativamente o dano a espécimes biológicos ao amostrá-los. Além disso, a tecnologia poderia oferecer uma gama de aplicações potencialmente úteis no campo de imagem astronômica.