Nvida está apostando muy fuerte por la inteligencia artificial, respaldada por la potencia de cómputo que tienen sus chips gráficos en este sector. Como muestra de lo que es capaz de hacer a través de algoritmos de inteligencia artificial, los investigadores de Nvidia junto a los de la Universidad de Cornell han publicado un documento científico o paper relacionado con la reconstrucción de información que falta en imágenes.
Lo hacen a través de un algoritmo de aprendizaje profundo, una parte del aprendizaje automático que pretende crear una red neuronal que sea capaz, en este caso, de identificar imágenes. A partir de dicha información suministrada a la red neuronal es capaz de reconstruir información en imágenes que se ha perdido, por ejemplo en una transmisión defectuosa. A estos algoritmos de aprendizaje profundo se les llama modelos de repintado, y según Nvidia, «que sepamos somos los primeros en demostrar la eficacia de los modelos de repintado basados en aprendizaje profundo en huecos de formas irregulares».
Para el proceso de repintado ha utilizado máquinas con varias tarjetas gráficas Tesla V100 con PyTorch —redes neuronales y gestión de tensores (una entidad de cálculo algebraico) creadas en el lenguaje de programación Python— acelerado por la biblioteca CUDA Deep Neural Network (cuDNN) desarrollada por Nvidia. Todo suficientemente complejo y bien recogido en el siguiente vídeo.
