Как стать автором
Обновить

Twitter купил нейросеть Magic Pony для повышения резкости изображений и видео

Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 21K

150 миллионов долларов за «очевидную технологию»




Буквально пару месяцев назад на Geektimes рассказывали о малоизвестном английском стартапе Magic Pony Technology, который основал инженер Роб Бишоп — один из создателей мини-компьютера Raspberry Pi.

Стартап разработал революционную технологию моделирования изображений, которая значительно повышает разрешение фотографий и видео в реальном времени. Обученная нейросеть не просто интерполирует пиксели, а добавляет недостающие детали. Разработчики говорили, что так можно автоматически генерировать элементы, например, для реалистичных виртуальных миров.

В комментариях на GT согласились, что «этот способ вполне очевидный, и его патент — это почти патентный троллинг». Более того, пользователь Sadler сообщил, что два года назад он уже реализовал такую технологию на автоэнкодерах (пример работы нейросети, обученной Sadler).

Пользователю Sadler будет интересно узнать, что компания Twitter сегодня объявила о покупке стартапа Magic Pony Technology. По слухам, сумма сделки составляет $150 млн. Не так уж и мало за очевидную технологию.

Как рассказывало издание MIT Technology Review, при обучении нейросети исследователи генерировали картинки низкого качества из картинок высокого разрешения — и подавали эти пары изображений на вход нейросети. В итоге, нейросеть постепенно научилась обнаруживать закономерности и проделывать обратную операцию. Системе не требуются размеченные вручную образцы.


Изображение справа сгенерировано на основе образца слева

Разработчики утверждали, что их программа отличается скоростью и эффективностью, по сравнению с технологиями конкурентов.

Исполнительный директор и сооснователь Twitter Джек Дорси говорит, что машинное обучение всё чаще используется как ключевая технология всех систем в Twitter. Обученные нейросети применяются для подбора наиболее релевантных для пользователей новостей, историй и событий. Поэтому покупка стартапа, который занимается разработками в сфере ИИ? выглядит вполне логично для Twitter.

Компания может использовать интеллектуальный потенциал сотрудников Magic Pony Technology для своих собственных нужд. Ну и конечно же, Twitter может каким-то образом применить саму нейросеть Magic Pony Technology, которая повышает резкость фотографий и видеороликов.

Пример работы нейросети Magic Pony Technology показан в коротком видеоролике. Слева — оригинальный видеопоток игры, справа — улучшенная графика.



В будущем технологию можно реализовать на персональных компьютерах и мобильных телефонах, в том числе в веб-браузерах, видеоплеерах, движках компьютерных игр и так далее. Здесь программа будет эффективно повышать качество фотографий, сделанных в плохих условиях освещения или с низким разрешением матрицы, а также улучшать качество видео. Кроме того, такую нейросеть можно применить в форматах сжатия изображений и видео. Правда, только в проприетарных форматах (технология защищена 20 патентами).

Сотрудники Magic Pony пополнят команду Twitter Cortex, которая занимается приложениями искусственного интеллекта в Twitter. В числе сотрудников — 11 докторов наук в сфере компьютерного зрения, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений, так что это ценное приобретение. Возможно, компании Twitter нужна не столько нейросеть, сколько сами сотрудники Magic Pony.

Для британских разработчиков ИИ это уже второе крупное достижение в этой технической области. В январе 2014 года компания Google приобрела ещё один лондонский стартап под названием DeepMind за полмиллиарда долларов. Та сделка стала триггером для настоящего бума на рынке технологий ИИ.

«Добро пожаловать в наш табун, Волшебный Пони!», — такими словами приветствовал новых сотрудников Джек Дорси.

Теги:
Хабы:
+17
Комментарии 23
Комментарии Комментарии 23

Публикации

Истории

Ближайшие события

Московский туристический хакатон
Дата 23 марта – 7 апреля
Место
Москва Онлайн
Геймтон «DatsEdenSpace» от DatsTeam
Дата 5 – 6 апреля
Время 17:00 – 20:00
Место
Онлайн