A intelixencia artificial é un deses campos que chama a atención polas súas infinitas implicacións en calquera eido do coñecemento ou da tecnoloxía actual. Grazas a ela, un software pode aprender a medida que realiza unha tarefa para facela moito mellor. E no campo de colorear fotos, unha tarefa artesanal até non fai moito, a intelixencia artificial e o deep learning teñen moito que dicir grazas á posibilidade de recoñecer patróns e tons de grises para convertelos a viva cor sen a intervención dun ser humano.
A aprendizaxe profunda é unha tecnoloxía que imita a aprendizaxe humana ao alimentar a un computador con grandes cantidades de datos para ensinarlle a recoñecer e procesar imaxes como o faría un humano. Ao escanear innumerables fotografías, tanto en cor como en branco e negro, o ordenador aprende a recoñecer as características que indican como se debe colorear unha fotografía, e que logo utiliza para converter automaticamente as imaxes monocromáticas en cor.
Para aprenderlle isto aos primeiros sistemas informáticos, os investigadores utilizaron un total de aproximadamente 2,3 millóns de fotografías. Para lograr cores aínda máis precisas, a tecnoloxía tamén utiliza un método recentemente desenvolvido, que conecta a información recompilada da imaxe completa coas características aprendidas de partes máis pequenas da mesma.
Por exemplo, o sistema aprende da imaxe completa se mostra unha vista interior ou exterior, ou se foi tomada durante o día ou a noite, e avalía cada parte da imaxe para características tales como plantas, area, auga e outras similares. A combinación da información e as características adquiridas da imaxe completa e os seus compoñentes fai posible unha coloración natural.
Con todo, a facilidade para colorear unha fotografía depende do seu contido. Os obxectos como automóbiles, edificios e roupa, cuxa cor é imposible de adiviñar a partir dunha imaxe en branco e negro, son difíciles de colorear, mentres que cousas como a auga, as árbores ou follas, cuxos cores son xeralmente fixos, pódense colorear de maneira convincente.
Ao complementar información como a data, o clima e a hora en que se tomou a foto, ou a cor dos edificios e a roupa, é posible colorear as imaxes de maneira máis realista e precisa. É por iso que tamén se realizan esforzos para restaurar fotografías e documentos do pasado ao agregar a restauración manual ao proceso de coloración automatizado.
O código fonte (a estrutura subxacente dun programa, escrito nunha linguaxe de programación) dos programas desenvolvidos polos investigadores están dispoñibles para o público de forma gratuíta en varios formatos.
Ao agregar cor ás fotos en branco e negro, as escenas e persoas do pasado, antes imposibles de ver en cor, restáuranse vívidamente e, como resultado, resúltannos máis familiares.
