HTCinside
On palju kordi, kui näeme 'tulevikutehnoloogiat', mis tundub lihtsalt nii kohatu. Nimetame seda turundustrikiks ja liigume edasi. Kuid YouTuber on meile näidanud, et kõik pole ebareaalne. Mõned tehnoloogilised edusammud nõuavad kõnekäände 'nii hea, et olla tõsi' kasutamist.
YouTuber Denis Shiryaev on kasutanud saadaolevaid tehnoloogilisi edusamme ja muutnud 1896. aastast pärit mustvalge filmi 4K kristallselgusega filmiks, mis jookseb kiirusega 60 kaadrit sekundis.
Oleme kõik olnud tehnoloogilise moesõna – tehisintellekti – suhtes nii tuimaks, mida väidetavalt kasutavad kõik sealsed tehnoloogiaettevõtted. Tehisintellektil on inimeste ja tarkvaraarendusega seotud pikk ajalugu.
Idee sai alguse eesmärgiga mõista ja jäljendada, kuidas inimaju õpib. Sellega kaasnevad masinõppe, süvaõppe, närvivõrkude jms mõisted. Ehkki need kõik kõlavad ilmselt trikkina, lihtsalt sõnad ilma tähenduseta, pole see nii. Selle taga on tegelik teadustehnoloogia.
Need terminid näitavad ideid, mida teenus kasutab, et tarnida lõpptarbijale nutikas toode olmeelektroonika kujul. Samuti on üsna tõsi, et tehisintellekti kasutatakse peaaegu kõikjal, kus vidinaid leidub. Näete näiteid sellest, kuidas Instagram kasutab seda oma platvormil kuritarvitamise tuvastamiseks ja selle vastu võitlemiseks, kuidas YouTube teile videoid soovitab.
Tegelikult on see meie ellu juba nii integreeritud, et me ei pane seda enam tähele. Närvivõrk on veidi keerulisem, kus omavahel ühendatud sõlmede kihte koolitatakse mustreid ära tundma, varustades võrku suure hulga andmetega ja seejärel filtreerides parameetreid.
Tema kasutatud klipi algne video oli ainult 640 x 480 eraldusvõime ja 20 kaadrit sekundis. See ei tähenda täna palju, kuid toona oli see tavaline. Denis kasutas kvaliteedi ja kaadrisageduse suurendamiseks segu närvivõrkudest, mis pärinevad tootest nimega Gigapixel AI, ja tehnikat, mida nimetatakse sügavusetundlikuks videokaadri interpoleerimiseks. See mitte ainult ei suurenda video eraldusvõimet (antud juhul 4k-ni), vaid parandab ka kaadrisagedust.
Gigapixel AI on Topaz Labsi poolt välja töötatud skaleerimisprotsess, mida kasutatakse meediumi eraldusvõime suurendamiseks. AI teeb seda, täites antud meediumis oleva teabe, kasutades mustreid ja struktuure suurest lähtepiltide kogumist, mida vähendatakse nii, et pilt oleks võrreldav originaalidega.
Siinne tehisintellekt ei tugine interpoleerimisele nagu standardtehnikad pikslite segamise ajal. Kuid Topaz Labs ise on öelnud, et protsess on palju aeglasem kui standardtehnikad bi-cubic, Lanczos, spline jne ja see võib lisada ka ekslikke detaile.
Loe -Facebook ehitas salaja näotuvastusrakenduse, mis võimaldab töötajatel inimesi tuvastada, suunates neile telefoni
Kuid kui see kõik kõrvale jätta, on kõige olulisem see, et närvivõrke saab treenida mitmesuguste ülesannete tegemiseks, sealhulgas piltide värvimiseks ja puuduvate tekstuuride või mustrite lisamiseks. Tegelikult oleme näinud närvivõrkude potentsiaali, kui seda kasutati videomängu Doomi kapitaalremondiks, et anda sellele kõrgem kvaliteet ja selle tegelastele veenvamad animatsioonid. See on tohutute võimaluste tööriist ja muudab kindlasti lähitulevikus seda, kuidas me tehnoloogiat kasutame.