Восстановить фотографию по нескольким пикселям — пока не как в кино, но уже близко. Кто и зачем пытается показать то, что скрыто, как это нельзя использовать и новый игрок на российском рынке беспилотного транспорта — об этом в программе Вести.net.

Исследователи из проекта Google Brain, который занимается разработками в области искусственного интеллекта и методов глубокого обучения, научили нейросеть улучшать изображения, додумывая фотографии разрешением всего в несколько пикселей. Возможности системы продемонстрировали на примере картинок размером 8х8 точек: нейронная сеть сформировала на их основе новые изображения размером 32х32 пикселя. При этом были добавлены детали, придающие новым фотографиям достаточно большое сходство с исходными изображениями.

Для улучшения картинки авторы использовали две нейросети, обученные на одинаковых наборах данных. Для тренировки использовались изображения из библиотек примерно с двумя сотнями тысяч фотографий лиц знаменитостей и двумя миллионами фотографий спальных комнат. При "создании" изображения одна нейросеть сравнивает образцы низкого разрешения с огромной выборкой реальных фотографий, также сжатых до размера 8х8 пикселей. И пытается найти соответствия, а когда определяет какое-то тождество, то предлагает опираться на эту похожую картинку.

Вторая нейросеть на основе данных, которые определила первая, пытается дорисовать или смоделировать детали изображения. Фактически благодаря первой нейросети вторая "понимает", что, например, несколько коричневых пикселей исходного изображения нужно превратить в волосы. Самые похожие результаты моделирования объединяются и выдают картинку более высокого разрешения. Кстати, эти добавленные пиксели исследователи между собой называют галлюцинациями.

Исходные и воссозданные фото специалисты в качестве эксперимента показали ряду добровольцев. И выяснилось, что в 10 процентах случаев испытуемые приняли сгенерированные изображения знаменитостей за настоящие фотографии. Это очень высокий показатель, потому что самый высокий — это 50 процентов, когда отличить картинки нельзя, и их выбирают случайно. Для фотографий спален этот показатель составил и вовсе 28 процентов.

Журналист издания Ars Technica уверен, что такая технология заинтересует иммиграционные службы, полицию и военные ведомства. Но важно помнить, что это не реальная фотография. Знаменитые сцены из фильмов — "увеличь и почисть эту картинку, это он!" — применить сюда нельзя. Обработанные нейросетью снимки — это фотографии, додуманные системой. Они могут помочь спецслужбам в качестве фоторобота в процессе поиска преступника или свидетеля преступления, но не будут иметь никакой юридической силы в суде.

Интересно, что на этом поле уже есть и другие разработки. Например, ученые из Корнелльского и Остинского университетов разработали алгоритм, позволяющий восстановить детали – лица людей, номера машин и домов – на фотографиях, где эта информация была намеренно скрыта. Техники "заблёривания" или "замазывания" применяют в целях сохранения приватности: таким образом скрывают, например, лица людей на сервисе Google Street View. Разработанный алгоритм практически во всех случаях распознает под "заблёренной" областью печатные и написанные от руки буквы.

С лицами чуть сложнее – компьютер может лишь приблизительно восстановить облик. Другое дело, если поиск задан по конкретному человеку – имея объект для сравнения, алгоритм может точно определить, есть ли он под "замазкой" или нет.

***

В ряду российских проектов, шагнувших на поле беспилотного транспорта, пополнение: волгоградская компания Volgabus построит робоавтобусы. И уже заручилась государственной поддержкой, получив грант на 200 миллионов рублей от Фонда поддержки проектов Национальной технологической инициативы.

Volgabus планирует построить несколько прототипов беспилотной системы, которые будут интегрированы в транспортную модульную платформу "Матрёшка". Судя по описанию, эта платформа представляет из себя шасси с основным набором датчиков и радаров. Она универсальна и может стать основой почти любого транспортного средства.

В частности, как сообщается в пресс-релизе, на модуль можно "всего за несколько минут" установить пассажирский салон, грузовой отсек или компоненты коммунальной техники. Заявка про "несколько минут", конечно, вызывает сомнения, но идея интересная. В компании также обещают сосредоточиться на "технологиях компьютерного зрения, способных обеспечить транспортному средству полную автономность и скорость реакции, превышающую возможности человека".

Первые тесты микроробоавтобуса на 6-12 человек провели в Сочи в прошлом году. Официальная демонстрация первого прототипа беспилотного модульного пассажирского автобуса Matrёshka состоялась на территории "Сколково" летом 2016 года. Опытный образец вмещал шесть пассажиров. Сюда же в "Сколково" тестовые робоавтобусы вернутся этой весной для дальнейших испытаний — здесь как раз обещают открыть ультрасовременную трассу для беспилотных транспортных средств.

Интересно, что первый прототип беспилотного модульного пассажирского автобуса Matrёshka компании Volgabus помог создать резидент "Сколково" — конструкторское бюро Avrora Robotics. Именно они создали первую беспилотную "Газель", которая несколько лет назад представляла Россию на европейском конкурсе роботизированной техники European Land-Robot Trial. Кроме Volgabus и Avrora Robotics, в России на специальных полигонах и безлюдных трассах, и даже на бездорожье тестируются беспилотные "КамАЗы" и тракторы от Cognitive Technologies.