Nvidia utilise les Generative Adversarial Networks dans une intelligence artificielle capable de créer de faux paysages

Nvidia a publié ce lundi 4 décembre un programme intelligent concernant la traduction non-supervisée image-à-image. Le processus est étonnant car l’IA du géant américain est capable de créer de fausses vidéos particulièrement réalistes.

Feindre la réalité

Ce n’est pas la première fois qu’un système intelligent est entraîné et utilisé pour feindre la réalité. Sur les vidéos mises en ligne par Nvidia, on découvre un paysage réel d’un côté et de l’autre le même paysage modifié par l’intelligence artificielle. Parmi les exemples, le jour devient la nuit ou encore l’hiver devient l’été.

Nvidia, reconnaissance d'image
Nvidia

Ming-Yu Liu, Thomas Breuel et Jan Kautz de Nvidia ont expliqué avoir développé leur système grâce à l’apprentissage non-supervisé. Il s’agit d’une traduction image-à-image réalisée par l’intelligence artificielle, comme un filtre permettant la modification du contenu de l’image.

Les GANs (Generative Adversarial Networks), l’un des progrès les plus importants en machine learning

Le programme développé par les chercheurs s’appuie sur une approche non-supervisée de l’IA. L’équipe a en effet utilisé des GANs (Generative Adversarial Networks), considérés par beaucoup comme le plus gros progrès en machine learning. Ces réseaux neutres fonctionnent en tandem pour apprendre les propriétés d’un ensemble de données. Un premier GAN essaye de produire des données synthétiques et un second cherche à déterminer si ce qu’il analyse vient des véritables données ou non. En fonction du résultat, le premier apprend et s’améliore.

C’est en se basant sur cette méthode que l’équipe de Nvidia a développé son programme. Un GAN était entrainé à intégrer les propriétés des routes et un second l’était en utilisant des images de neige, de pluie ou de nuit. L’intelligence artificielle a pu ensuite combiner les deux types de données pour fournir un exemple de comment serait la route en hiver, en été, sous la pluie, etc.

Cette technologie ne se base pas sur la reconnaissance d’images mais bien sur la création image-par-image de faux paysages. Elle pourrait, selon les chercheurs, avoir des applications dans plusieurs domaines, notamment l’entraînement de systèmes de conduite autonome dans des environnements spécifiques. Cette intelligence artificielle pourrait également être intéressante pour l’édition d’images et de vidéos mais aussi la création d’effets réalistes pour les réseaux sociaux.

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