Molti di voi avranno notato, soprattutto nei film un po’ datati, diciamo dagli anni ’80 fino a quelli di primi 2000, la presenza di computer iper tecnologici in grado di ricostruire in altissima qualità una foto, partendo da un primo piano molto sgranato. 
Un esempio lampante è la serie tv di Italia Uno, CSI, dove spesso e volentieri vengono effettuate delle vere e proprio diavolerie attraverso la tecnologia, impossibili da replicare nella vita reale. Ebbene, sembra che Google sia veramente riuscita a creare qualcosa di simile, attraverso un algoritmo chiamato Super Resolution via Repeated Refinements, sviluppato dal Brain Team dello stesso Big G. Noto anche come SR3, questo algoritmo è un approccio appunto moderno ai modelli che servono per ricostruire le immagini in alta definizione partendo da pochissimi pixel a disposizione, con l’obiettivo di ottenere un upscaling di qualità molto più elevata rispetto ai risultati raggiunti al momento con altri programmi.
GOOGLE E L’ALGORITMO PER RICOSTRUIRE LE FOTO: RISULTATO INCREDIBILE
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Per avere un esempio concreto di quello che stiamo dicendovi, basta visionare il filmato che trovate qui sopra, che prova appunto l’enorme capacità di questo Super Resolution via Repeated Refinements. L’algoritmo è infatti in grado di ricostruire in maniera imponente delle immagini a risoluzione 1024 x 1024, partendo da piccoli scatti di dimensione 64×64. Ma come funziona questo processo che a certi potrebbe sembrare quasi magico? Semplicemente SR3 inizia a lavorare sull’immagine aggiungendo del rumore video, di modo da renderla non più riconoscibile all’occhio umano, così come spiega Everyeye.it. “A questo punto – scrive ancora il portale – entra in gioco l’input a bassa risoluzione, che viene usato come guida, per rimuovere i difetti del rumore video aggiunti artificialmente e ricostruire l’immagine in alta definizione”. E ancora: “SR3 ha l’obiettivo di corrompere il suo training set, applicarne il rumore all’immagine a bassa risoluzione e ridistribuire le informazioni generate seguendo come guida i pochi pixel a disposizione”.
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Per provare l’efficacia di tale programma, i lavoratori di Google hanno chiesto attraverso uno studio di scegliere fra due immagini, quella scattata da una fotocamera e quella ottenuta attraverso il metodo SR3, “Con un tasso di confusione ideale del 50% – scrive ancora Everyeye – SR3 è in grado di arrivare al 47,4% con un target di risoluzione conservativo, quindi 128×128, superando di gran lunga i metodi all’avanguardia attualmente a disposizione, come FSRGAN e l’ottimo PULSE”. Si tratta di un risultato incredibile che dimostra per l’ennesima volta quanto l’intelligenza artificiale abbia accelerato di molto, negli ultimi tempi, l’evoluzione tecnologica.
