El 'cerebro' de Google ya adivina quién está detrás de una imagen pixelada

"Amplia... mejora" es una frase muy escuchada en series como 'CSI', para risa de informáticos de todo el mundo, hasta el punto de que se ha convertido en un meme de internet. Una cámara de seguridad de un supermercado capta la cara de un sospechoso al final del pasillo cuatro. El investigador a cargo del caso tiene la solución: "Aumenta", dice al técnico. La cara del sospechoso se transforma en un enorme borrón con pocos píxeles. "Vale, ahora aclara". Y ¡'voilà'!, el encargado aprieta el botón de mejorar y los cuatro píxeles dan paso a un rostro definido. ¡Caso resuelto!

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En la vida real, resulta complicado hacer 'zoom' en una imagen de baja resolución manteniendo su calidad visual. Google Brain, el 'software' de inteligencia artificial de la empresa tecnológica, ha conseguido transformar fotos muy pequeñas y pixeladas en otras detalladas. El problema es que, como suele decirse, "de donde no hay no se puede sacar": la única solución es 'imaginar' la fotografía original con el material disponible. Un artículo en el repositorio arXiv.org, explica cómo un modelo que combina dos redes neuronales es capaz de hacerlo.

Partimos con una imagen de muy baja resolución, de tan sólo 8 píxeles por 8 píxeles. Mediante una red de 'condicionamiento' se reducen otras fotografías de buena calidad a esas dimensiones de 8 x 8 para compararlas y ver cuál se parece más.

El siguiente paso depende de usar una red 'anterior', que utiliza el sistema de "generación de imágenes condicional" PixelCNN para añadir detalles realistas a esa imagen de 8 x 8. Esto es posible tomando un gran número de imágenes reales de alta resolución que sirvan de 'inspiración' para añadir píxeles que coincidan con lo que ya se conoce de la fotografía original con mala calidad.

La combinación de ambas redes neuronales da como resultado una imagen de gran calidad en comparación con la pobreza visual de la original. Un detalle importante es que la fotografía de 'superresolución' generada por el ordenador no es real, sino que añade lo que se conoce como alucinaciones. En otras palabras, la máquina intenta salir del paso adivinando lo mejor que puede.

Por ejemplo, si hay un píxel marrón en la parte superior, la red 'anterior' supone que es una ceja y, al escalar la imagen, rellena los agujeros con píxeles marrones que den la forma de una ceja. El resultado, como podemos observar abajo, no es perfecto —algunas caras resultan algo terroríficas—, pero es fácil imaginar la utilidad de una tecnología como esta a la hora de encontrar sospechosos.

La eficacia del modelo de superresolución de Google fue probada con seres humanos. Varios voluntarios recibieron imágenes en alta resolución de famosos junto al resultado 'imaginado' por el ordenador. En el caso de las caras fueron engañados el 10% de las veces, mientras que con el mobiliario el porcentaje subió hasta el 28%, aunque los investigadores defienden que sigue siendo un resultado mucho mejor que el obtenido con otras técnicas actuales.