Lo scorso novembre Google ha presentato una tecnologia-prototipo chiamata RAISR, che utilizza il machine learning (l’apprendimento automatico) per rendere le immagini a bassa risoluzione più dettagliate. Ora l’azienda ha iniziato il processo di integrazione di RAISR con i suoi servizi online, in particolareper fare l’upscaling di immagini di grandi dimensioni su Google+ e salvare i dati degli utenti nel processo.
RAISR è oggi utilizzato solo per modificare immagini ad alta risoluzione di Google+ accessibili da un “sottoinsieme di dispositivi Android.” Quando un utente richiede un’immagine, Google+ recupera una versione che è in realtà un quarto delle dimensioni originali.
Utilizzando gli algoritmi di RAISR, la tecnologia “restaura” il dettaglio dell’immagine originale sul dispositivo, ma lo fa riducendo la richiesta dati per ogni immagine “fino al 75 per cento”, afferma Google. La tecnica è attualmente applicata a più di un miliardo di immagini a settimana, e la società afferma che facendo così ha ridotto “la larghezza di banda totale degli utenti di circa un terzo.”
La tecnica di machine learning in questione funziona in modo simile alla maggior parte dei metodi di “upsampling” – l’inserimento di nuovi pixel in immagini a bassa risoluzione per compensare i dettagli perduti – ma, mentre per l’upsampling tradizionale vengono usate regole fisse per capire quali pixel usare e dove, RAISR adegua i suoi metodi per ogni immagine, prestando particolarmente attenzione alle “edge features” (bit dell’immagine che sembrano il bordo di un oggetto) e rendendo l’immagine meno sfocata. Qui di seguito un esempio.
