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L'IA génère des images à partir de (presque) aucune donnée

26/10/2020

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De plus en plus d'éléments d'une caméra traditionnelle s'avèrent superflus. Grâce à l'intelligence artificielle, il est même possible d'en omettre encore plus que ce que l'optique semble permettre.

Les scientifiques rivalisent depuis quelque temps pour supprimer de plus en plus d'éléments de la structure classique d'une caméra tout en continuant à produire des images correctes. Par exemple, il est possible d'obtenir des images en deux dimensions avec un seul pixel de capteur, à condition d'utiliser certaines astuces. Même sans lentille, il est théoriquement possible de prendre des photos.

Une équipe dirigée par Alex Turpin de l'Université de Glasgow pousse cette idée à l'extrême : ils créent des images à l'aide d'un capteur qui peut uniquement compter le nombre de photons qui lui parviennent. Pour prendre une image, Turpin et ses collègues commencent par produire un flash laser. Ses photons se propagent dans l'espace, sont réfléchis par les objets qui s'y trouvent et reviennent à la caméra où ils sont focalisés par une lentille sur le capteur.

Supposons qu'il n'y ait qu'une seule personne dans la pièce. Dans ce cas, le capteur n'enregistre rien immédiatement après le flash laser, puis il reçoit l'écho renvoyé par la personne, ce qui se traduit par un pic important dans le nombre de photons enregistrés. Et enfin, les photons réfléchis par l'arrière-plan arrivent aussi.

Pour reconstruire une image à partir de cette succession de pics, Turpin et ses collègues ont eu recours à un réseau neuronal relativement simple. Ils ont également utilisé une caméra 3D conventionnelle pour voir comment la scène était réellement construite. Ils ont ensuite demandé à l'algorithme d'apprentissage du réseau de concilier les deux.

Application de la caméra de surveillance avec protection des données

Bien que les objets présents dans la pièce soient clairement visibles, les résultats sont loin d'être aussi précis que le matériel de base filmé par la caméra 3D. Cette faiblesse peut être transformée en force : Turpin et ses collègues proposent d'utiliser un tel système pour renforcer la protection des données. Contrairement à toute caméra réelle, il ne serait pas en mesure de fournir une image permettant de reconnaître des personnes, par exemple. Il pourrait ainsi remplacer les caméras de surveillance traditionnelles https://www.spektrum.de/news/mit-ki-durch-waende-blicken/1679106. La vitesse extrêmement élevée à laquelle les images peuvent être prises pourrait également être exploitée techniquement.

Un autre inconvénient du système est qu'il ne fonctionne que dans un environnement connu - celui dans lequel l'entraînement a été effectué. Dans le même temps, un réseau entraîné s'est avéré suffisamment robuste pour fournir des images même si l'on changeait tout le matériel et que l'on utilisait un émetteur et un récepteur d'ondes radio, c'est-à-dire un radar, au lieu d'une lumière laser et d'une photodiode. Un bricoleur habile peut ainsi surveiller une pièce avec son adaptateur WLAN, a déclaré Turpin au magazine scientifique "Science".

L'arrière-plan de la scène s'est avéré être un élément décisif, écrivent les chercheurs dans la revue "Optica". Sans arrière-plan, le réseau neuronal artificiel a également échoué, car il est tout simplement impossible de faire la différence entre une scène et son reflet exact en se basant uniquement sur les temps de propagation des photons. Un arrière-plan dans lequel la gauche, la droite, le haut et le bas se distinguent permet cependant de résoudre ces ambiguïtés - un objet placé à droite cache d'autres parties de l'arrière-plan qu'un objet placé à gauche.

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