L'intelligenza artificiale genera immagini da (quasi) nessun dato
Sempre più elementi di una fotocamera convenzionale si stanno rivelando superflui. Grazie all'intelligenza artificiale, si possono omettere ancora più elementi di quelli che l'ottica sembra consentire.
Da tempo gli scienziati fanno a gara per rimuovere sempre più elementi dalla classica configurazione della fotocamera e produrre comunque immagini corrette. Ad esempio, è possibile catturare immagini bidimensionali con un solo pixel del sensore, a patto di utilizzare alcuni accorgimenti. È anche teoricamente possibile scattare foto senza obiettivo.
Un team guidato da Alex Turpin dell'Università di Glasgow sta portando questa idea all'estremo: sta creando immagini con un sensore che può contare solo quanti fotoni riceve e quando. Per catturare un'immagine, Turpin e i suoi colleghi generano innanzitutto un flash laser. I suoi fotoni si diffondono nello spazio, vengono riflessi dagli oggetti presenti nella stanza e ritornano alla fotocamera, dove vengono messi a fuoco sul sensore da una lente.
Immaginiamo che il sensore sia in grado di contare solo quanti fotoni riceve e quando.
Immaginiamo che nella stanza ci sia una sola persona. Subito dopo il flash laser, il sensore inizialmente non registra nulla, poi l'"eco" riflessa dalla persona arriva al sensore, che si manifesta con un netto aumento del numero di fotoni registrati. Infine, arrivano i fotoni riflessi dallo sfondo.
Per ricostruire un'immagine da questa sequenza di picchi, Turpin e i suoi colleghi hanno utilizzato una rete neurale relativamente semplice. Hanno anche utilizzato una telecamera 3D convenzionale per registrare la struttura effettiva della scena. Hanno poi fatto in modo che l'algoritmo di apprendimento della rete riconciliasse le due cose.
Caso d'uso della telecamera di sorveglianza con protezione dei dati
Anche se gli oggetti nella stanza sono chiaramente riconoscibili, i risultati non sono neanche lontanamente ad alta risoluzione come il materiale originale ripreso con la telecamera 3D. Questo punto debole può essere trasformato in un punto di forza: Turpin e colleghi suggeriscono di utilizzare questo sistema per rafforzare la protezione dei dati. A differenza di qualsiasi telecamera reale, non sarebbe in grado di fornire fin dall'inizio un'immagine in cui, ad esempio, si possano riconoscere le singole persone. Potrebbe quindi prendere il posto delle tradizionali telecamere di sorveglianza. L'altissima velocità di registrazione delle immagini potrebbe essere sfruttata anche dal punto di vista tecnico.
Un altro svantaggio del sistema è che funziona solo in un ambiente noto, quello in cui si è svolta la formazione. Allo stesso tempo, però, una volta che la rete è stata addestrata, si dimostra abbastanza robusta da fornire immagini anche se l'intero hardware viene sostituito e si utilizzano un trasmettitore e un ricevitore di onde radio, cioè un radar, al posto della luce laser e del fotodiodo. Un abile hobbista potrebbe utilizzare il suo adattatore WLAN per monitorare una stanza, ha dichiarato Turpin alla rivista scientifica "Science".
Lo sfondo della scena si è rivelato un elemento cruciale, scrivono i ricercatori nella rivista scientifica "Optica". Senza uno sfondo, anche la rete neurale artificiale ha fallito, poiché è semplicemente impossibile distinguere tra una scena e la sua esatta immagine speculare utilizzando solo i tempi di percorrenza dei fotoni. Tuttavia, uno sfondo in cui la sinistra, la destra, l'alto e il basso sono differenziati permette di risolvere queste ambiguità: un oggetto posto a destra oscura parti diverse dello sfondo rispetto a uno posto a sinistra.
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