La fotografía computacional es el siguiente escalón de nuestra profesión. El desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial permite romper los límites de la imagen y encontrar nuevas formas de evolucionar. Este es el caso de PULSE, una IA que permite reconstruir información de una muestra de señal de baja resolución.
Esta tecnología desarrollada por investigadores de la universidad de Duke es un modelo de predicción de información. El algoritmo toma una señal de una imagen ‘pixelada’ y luego comienza a reescalar la imagen prediciendo lo que la imagen original luciría bajando la resolución de la predicción hasta que haya compatibilidad entre la versión original y la versión artificial. En otras palabras, después de recrear la imagen predecida, vuelve a bajar la resolución y, si los pixeles coinciden, entonces asume que logró obtener el resultado deseado.
Como reporta RedShark News, este algoritmo no recrea una versión 100% fiel de la imagen original. Son interpretaciones y puede obtener distintos resultados a partir de una misma imagen. Sin embargo, los resultados son muy realistas y pueden ser la base para generar modelos de reconstrucción de material antiguo que no necesite esa fidelidad perfecta. Abajo hay un ejemplo de imágenes de los autores del modelo reescaladas hacia abajo y comparadas con el resultado del modelo.
En la fotografía serviría en el campo de la restauración de material. También sería una forma de mejorar la calidad de un material a partir de reescalar la información de modelos más viejos de imágenes.
Como es lógico, no podemos decir si vamos a ver esta tecnología aplicada en soluciones comerciales en un futuro próximo. Sin embargo es un avistamiento a otro de los escalafones de la fotografía computacional. Para ver más ejemplos de este algoritmo o leer el documento completo de la investigación, podéis visitar la página web del equipo de desarrollo.