Люди не могут видеть большинство объектов в почти полной темноте, но ИИ может. Ученые из Массачусетского технологического института разработали методику, которая использует глубокую нейронную сеть для обнаружения объектов в условиях крайне слабой освещенности. Команда обучила сеть искать прозрачные шаблоны на темных изображениях, передавая ей 10 тысяч специально затененных, зернистых и плохо сфокусированных изображений, а также шаблоны, которые эти изображения должны представлять. Стратегия не только дала нейронной сети представление о том, чего следует ожидать, но и выделила скрытые прозрачные объекты, создавая рябь там, где было недостаточно света.

Исследователи противодействовали размытию, используя знания физики — он погимали, как расфокусированная камера создает эффект размытия.

Результатом стала система на основе ИИ, которая могла находить и воспроизводить скрытые объекты в условиях слабого освещения, по сравнению с которым даже темная комната казалась бы ярко освещенной. Эта разработка может быть полезной для проведения ночных съемок, но исследовательская группа МТИ считает, что эта технология прежде всего найдет применение в медицине. Обычно бывает очень трудно уловить мельчайшие детали в биологическом материале, когда нет возможности использовать свет или  радиацию, которые могут повредить ткани. Решить проблему можно путем фотографирования тканей при гораздо более низких (и, следовательно, более безопасных) уровнях освещенности. Это также может помочь астрономам обнаруживать очень малые объекты на небосклоне при отсутствии освещения.