الذكاء الاصطناعي يتعلم كي يرى في الظلام

إن الكاميرات بشكلٍ عام – وكاميرات الهواتف المحمولة بشكلٍ خاص – سيئةٌ في التقاط الصور الليلية؛ حيث أن الحساسات الضوئيةَ الصغيرة الموجودة فيها لا تمتص إلا قدراً ضئيلاً من الضوء مما ينتجُ صورةً مظلمةً ومنمشة.

ولذا، ولحل هذه المشكلة دون اللجوء إلى اختراع حساساتٍ ضوئيةٍ أفضل، فإن الباحثين في شركة إنتل (Intel) وفي جامعة إلينوي أوربانا-شامبين (Illinois Urbana-Champlain) قاموا حسب دراسةٍ حديثةٍ بتعليم خوارزمية ذكاء اصطناعي (Artificial intelligence) على جلب البيانات من الصور المظلمة وإعادة تشكيلها بحيث تصبح أكثر صفاءً ووضوحاً.

ولتعليم خوارزمية الذكاء الاصطناعي هذه، عرضوا عليها أكثر من 5000 صورة مأخوذةٍ في بيئةٍ خافتة الاضاءة مُقَسَمَةٍ إلى مجموعتين، إحداهما كانت مظلمةً جداً عن عمد، والأخرى أُخذت بزمن تعرضٍ (exposure time) أطول، مما أعطى الحساسات فرصةً أفضل لامتصاص المزيد من الضوء والذي أعطى بدوره صورةً أفضل؛ ولكي تستطيع محاكاة ذلك، فيجب أن تثبت الكاميرا في يدك بشكلٍ تام لعدة ثوانٍ، وهذا هو ما يجعل هذه الوسيلة غير فعالةٍ من الناحية العملية.

وانطلاقاً من هنا، فإن الباحثين في شركة إنتل وجامعة إلينوي أوربانا-شامبين يقولون أن هذه الخوارزمية بإمكانها أن تضاعف التعرض الخاص بالصور الملتقطة في بيئة ضعيفة الإضاءة إلى ما يربو على 300 ضعف، وذلك طبعاً دون التشويش وتشوه الألوان الذي ينتج عن استعمال برامج كالفوتوشوب (Photoshop)، أو دون الحاجة إلى أخذ صورتين منفصلتين.

وما يميز هذا الأمر أن الباحثين على الرغم من أنهم أنشؤوا خوارزميةً خصيصاً لهذا الغرض، إلا أن الإبداع كان في تجميع قاعدة البيانات التي تضم الصور. حيث أشار الباحثون في دراستهم الى انهم استخدموا قاعدة بياناتٍ تضم صوراً ملتقطةً في بيئةٍ منخفضة الإضاءة وبأزمنة تعرض مختلفة، ولم يكن مثل قاعدة البيانات هذه متاحة مسبقا. وفي هذا الصدد أشار الباحث شين شين (Chen Chen) الذي يعمل في شركة إنتل بأنهم حاولوا في البداية التغلب على هذه المشكلة عن طريق الحصول على آلاف الصور الأصلية عن طريق طباعة صورٍ للأشياء ومن ثم أخذ صورٍ للأوراق التي طُبِعت عليها هذه الصور في بيئةٍ مظلمةٍ أو مضيئة؛ لكن –يضيف شين – لم تُفلِح هذه الطريقة في إعطاء النتائج المرجوة.

ولذا فقد اضطر شين لإمضاء شهرين في التقاط الصور الخارجية (خارج الأبنية والمنازل) في بيئةٍ منخفضة الإضاءة، وأسبوعٍ آخر في التقاط صور داخلية –داخل الأبنية والمنازل- في بيئة منخفضة الإضاءة. وليس هذا فقط، بل إنه استعمل نوعين من الكاميرات التجارية اللتين تعملان على معالجة الصور بطريقتين مختلفتين عن بعضهما مما ضمن له أن خوارزميته لن تعمل مع نوعٍ واحدٍ فقط من الكاميرات.

ليس هذا فحسب، فإنه، وعلى الرغم من أن البيانات أُنتِجت باستعمال كاميراتٍ رقمية عالية الدقة، فإن الباحثين وجدوا أن الخوارزمية حسنت صوراً ملتقطةً بزمن تعرضٍ قصير باستعمال كاميرة آيفون iPhone 6S مما يشير إلى أن تطوير كاميرات هواتفنا في هذا المجال قد يكون ممكناً عن طريق تحديث التطبيقات التي نستعملها. ولكي يسرع الباحثون هذه العملية أكثر، فقد وضعوا الكود الذي استعملوه وقاعدة البيانات التي أنشؤوها على الانترنت، ويمكن الحصول عليها ببساطةٍ من موقع Github.

وأخيراً، فيديو يوضح ما تكلمنا عنه:

المصدر