స్పష్టమైన ఫలితాన్ని ఇవ్వడానికి నాసా యొక్క స్పేస్ ఫోటోగ్రఫీని తిరిగి ఇమేజింగ్ చేయడం. ఇప్పుడు స్పేస్ ఫ్లైట్
ఎన్విడియా చాలా కాలంగా దాని స్వచ్ఛమైన గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (జిపియు) కు ప్రసిద్ది చెందింది, దీని ప్రధాన ఉత్పత్తి ఎన్విడియా జిఫోర్స్ కార్డు. దానితో, వీడియో గేమ్స్, గ్రాఫిక్ డిజైన్, డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు ఆటోమోటివ్ వాహనాల్లో కృత్రిమ మేధస్సును పెంచే అనుభవం యొక్క పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో సంస్థ ఎల్లప్పుడూ ముందు మరియు కేంద్రంగా ఉంది.
ఇటీవల, ఎన్విడియా ఒంటరిగా కృత్రిమ మేధస్సుపై దృష్టి పెట్టడం ప్రారంభించింది, ఉష్ణోగ్రత మరియు రంగు ఆధారంగా వర్గీకరించబడిన వందలాది స్పష్టమైన మరియు అస్పష్టమైన చిత్రాల మధ్య తక్కువ వ్యత్యాసాలను అంచనా వేయడానికి గాస్సియన్ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి ముందుగా ఉన్న ఫోటోల యొక్క స్మార్ట్ రీమేజింగ్ పై భారీ దృష్టి సారించింది. ఆపై ఆ విలువలను వ్యక్తిగత అస్పష్టమైన ఫోటోల యొక్క రిగ్రెషన్ వ్యక్తీకరణలలోకి ఇన్పుట్ చేయడం ద్వారా వాటి అసలు స్పష్టమైన చిత్రాలు ఎలా ఉండవచ్చో తిరిగి చెప్పవచ్చు. ఈ ప్రక్రియ ఛాయాచిత్రంలోని ప్రతి బిందువుకు ఒక్కొక్కటిగా నిర్వహించబడుతుంది మరియు సాధారణ తక్కువ వ్యత్యాస విలువను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒక సమ్మషన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
ఎన్విడియా ఆఫీస్. ట్విట్టర్‌లో నాస్‌డాక్
స్క్రీన్‌పై కొన్ని రంగులు మరియు నమూనాలు సూచించే గత ప్రయత్నాల నుండి తెలుసుకోవడానికి అల్గోరిథం పనిచేస్తుంది. వ్యవస్థ అభివృద్ధి చేయబడినప్పుడు, ఇది వేలాది తయారు చేసిన-అస్పష్టంగా మరియు అసలైన చిత్రాలను కలిగి ఉంది, తద్వారా స్క్రీన్‌లో ఏ నమూనాలు మరియు రంగులు అసలు చిత్రంలోని ఏ పొడవైన కమ్మీలు మరియు అంచులకు అనుగుణంగా ఉన్నాయో యంత్రం గుర్తించగలదు. అనేకసార్లు పరీక్షించబడిన తరువాత, ఎన్విడియా తన AI చిప్‌ను మునుపటి ట్రయల్స్ నుండి నేర్చుకోవటానికి మరియు సరిపోలిన గ్రాఫిక్ కోడ్‌ల డేటాబేస్ను నిల్వ చేయగలిగింది, అవి స్థానం, రంగు మరియు ఉష్ణోగ్రత ఆధారంగా గణిత కోడ్‌గా మార్చబడతాయి. గత అనుభవాన్ని మరియు అదే లోకస్ మరియు లేతరంగు యొక్క అస్పష్టమైన మరియు స్పష్టమైన చిత్రాల మధ్య ఏర్పడిన సంబంధాలను ఉపయోగించి, యంత్రం క్రొత్త చిత్రాలతో విరుచుకుపడుతుంది, కొత్త ఫోటో యొక్క రంగు మరియు ఉష్ణోగ్రతతో సరిపోయే సూత్రాలను వర్తింపజేస్తుంది. కొత్త చిత్రాలపై పనిచేసేటప్పుడు AI నొక్కగల బలమైన నిలుపుదల డేటాబేస్ను కలిగి ఉండటానికి ఎన్విడియా వారి అల్గోరిథంను తగినంత ట్రయల్స్ ద్వారా పెట్టింది మరియు యంత్రాంగం ఇప్పుడు దాని స్వంతదానిపై ఉంది, ఉపబల అభ్యాసం (ఆర్‌ఎల్) . తగినంత ముఖాలను వెలికితీసిన తరువాత, ఉదాహరణకు, పరీక్షలో ఉంచినప్పుడు యంత్రం అస్పష్టమైన ముఖాలను తయారు చేయగలదు, ఎందుకంటే ఏ అస్పష్టమైన పొడవైన కమ్మీలు సత్యంలో ఏ ముఖ లక్షణాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయో అర్థం అవుతుంది. ఓవర్‌స్ట్రెచ్డ్, వైట్‌వాష్డ్, ఫిల్టర్ మరియు టెక్స్‌చర్డ్ ఇమేజెస్ వంటి వివిధ రకాల శబ్దాలకు గురికావడం అల్గోరిథంల డేటాబేస్‌కు జోడించబడింది.
అల్గోరిథంలో గణిత భాష, ప్రోగ్రామ్ సంబంధిత చిత్రాలపై సంబంధిత పాడైన మరియు స్పష్టమైన స్థానాన్ని చదువుతుంది, x, y, x ’మరియు y’ లను దాని డేటాబేస్లోకి లాగిన్ చేస్తుంది. ఇది సాధారణ ఫోటోగ్రాఫిక్ శబ్దం ఆధారంగా మార్పిడికి అనుమతించే రెండింటి మధ్య తేడాలకు సరిపోయేలా గాస్సియన్ రిగ్రెషన్ వక్రతను సృష్టిస్తుంది. ఉత్పత్తి చేయబడిన అతి తక్కువ చతురస్రాల రిగ్రెషన్ వ్యక్తీకరణలో, పరిస్థితిని సంతృప్తిపరిచే అతి తక్కువ విలువ తీసుకోబడుతుంది మరియు గాస్సియన్ విలువ యొక్క కొత్త వక్రత ప్లాట్ చేయబడింది. చిత్రాన్ని దాని అసలు స్పష్టమైన నాణ్యతకు మార్చినప్పుడు, AI మెషీన్ యొక్క డేటాబేస్లోని రిగ్రెషన్ నమూనా యొక్క వ్యత్యాసం ఆధారంగా ప్రతి పాయింట్ యొక్క ఉష్ణోగ్రత మార్చబడుతుంది, అది నిర్దిష్ట రంగు మరియు నమూనాకు అనుగుణంగా ఉంటుంది మరియు ప్రతి పాయింట్ మొత్తం స్పష్టమైన చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి మార్చబడుతుంది. గాస్సియన్ కర్వింగ్ మెకానిజం కారకాలు శబ్దం యొక్క చాలా సాధారణ రూపాల్లో ఉంటాయి, అయితే పరికరం శబ్దం యొక్క ఇతర రూపాలను గుర్తించగలిగితే, అవి తరచుగా సమయస్ఫూర్తి లేని షట్టర్ వేగం లేదా ఇమేజ్ యొక్క సాధారణ షేడింగ్‌కు కారణమవుతాయి, గాస్సియన్ కనీస వ్యత్యాస విలువ సగటుతో ఉంటుంది డేటా సెట్ యొక్క పాయిజన్ (పూర్వం కోసం) మరియు బెర్నౌల్లి (తరువాతి కోసం) కనీసం వ్యత్యాస విలువలు.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అసిస్టెడ్ ఫోటో రీఇమేజింగ్. బిటి
లేమెన్ పరంగా, కృత్రిమ మేధస్సు ఇందులో పోషించే పాత్ర పరికరం ఇప్పటికే ప్రయత్నించిన ప్రాక్టీస్ సెట్ ఆధారంగా ప్రత్యేకమైన ఫోటోలను గుర్తించడం మరియు మార్చడం. ఈ రోజు సాధించిన కృత్రిమ మేధస్సు స్థాయికి వచ్చినప్పుడు, ఇది ఇప్పటికీ స్వతంత్రంగా లేని దశలో ఉంది మరియు దాని ప్రయత్నాలను ఇప్పటికే సాధన చేసిన దృశ్యాలకు పరిమితం చేసింది, ఎన్విడియా ఒక యంత్రాన్ని రూపొందించడంలో గొప్పగా సాధించింది. తరువాతి ఫోటోగ్రాఫిక్ టర్నోవర్ల విజయవంతం రేటును మెరుగుపరచడానికి దాని డేటాబేస్ను స్థిరంగా స్వీకరించడం మరియు విస్తరించడం ద్వారా అత్యధిక స్థాయి ఖచ్చితత్వంతో కనిపించని ఫోటోలు.
