Es posible que una persona no pueda ver la mayoría de los objetos que la rodean en una situación de oscuridad casi total. La inteligencia artificial, en ambio, si puede hacerlo.
Científicos del MIT han desarrollado una técnica que utiliza una red neuronal basada en deep learning para detectar objetos en condiciones de luz extremadamente baja. El equipo entrenó a la red para buscar patrones en imágenes oscuras al alimentarlas con 10.000 imágenes oscuras, granuladas y desenfocadas, así como los patrones que se supone que representan esas imágenes.
La estrategia no solo le dio a la red neuronal una idea de qué buscar, sino que también resaltó los objetos ocultos al producir ondas en la poca luz que estaba presente.
Los investigadores contrarrestaron el desenfoque a través del uso de la física: sabían cómo una cámara desenfocada podría producir los efectos de desenfoque que se veían en las imágenes.
El resultado fue un sistema basado en la inteligencia artificial que puede encontrar y reproducir objetos ocultos en condiciones de iluminación casi nulas. Eso podría ayudar a la fotografía nocturna, pero el grupo de investigación MIT está más interesado en utilizar la tecnología para la medicina.
Por lo general, es difícil capturar detalles minuciosos en material biológico sin inundarlos con luz y radiación, lo que puede provocar daños en esos tejidos. Esto podría evitar el problema al obtener imágenes de tejidos a niveles de luz mucho más bajos (y por lo tanto más seguros). También podría ayudar a la astronomía, al detectar objetos muy débiles sin iluminación.