Camerele de vedere pe timp de noapte transformă lumina infraroșie (care este în afara spectrului vizibil al oamenilor) în lumină vizibilă, astfel încât să putem „vedea în întuneric”. Totuși, această informație în infraroșu permite doar construirea unei imagini alb-negru. În prezent, un modul de inteligență artificială poate colora aceste imagini pentru a crea o reprezentare mai naturală.
Andrew Browne și colegii acestuia din cadrul Universității din California, Irvine, au folosit o cameră care poate detecta atât lumina vizibilă, cât și o parte din spectrul infraroșu pentru a realiza 140 de imagini ale unor fețe. După aceea, echipa a antrenat o rețea neuronală pentru a identifica corelațiile dintre modul în care obiectele au apărut în infraroșu și culoarea lor în spectrul vizibil. Odată antrenată, această rețea ar putea prezice culoarea în spectrul vizibil al imaginilor în infraroșu pur, chiar și în cazul celor realizate inițial în condiții de întuneric total.
Browne este de părere că deși rezultatele sunt dificil de distins de imaginile color autentice, abordarea ar putea deveni extrem de precisă în timp. „Cred că această tehnologie ar putea fi utilizată pentru evaluarea precisă a culorilor în cazul în care cantitatea și varietatea datelor utilizate pentru antrenarea rețelei neuronale va fi suficient de mari pentru a crește acuratețea”, a adăugat acesta.
Totuși, el admite că domeniul de aplicare al acestui proiect este limitat la imagini ale fețelor și că este puțin probabil ca rețeaua să reușească vreodată să coloreze orice imagine fără să fi fost antrenată pe tipuri similare de imagini.
Adrian Hilton din cadrul Universității din Surrey, Marea Britanie, a declarat faptul că sistemul este soluția ideală pentru identificarea oricărei corelații între ceea ce se observă în spectrul vizibil și ceea ce poate fi captat în infraroșu. Cu toate acestea, el adaugă că alegerea culorilor de către rețea va fi întotdeauna cea mai bună presupunere, și nu o deducere precisă bazată pe dovezi. De asemenea, el a afirmat faptul că aceeași rețea antrenată pentru a colora imaginile cu fructe numai pe baza unor imagini în infraroșu ar fi întotdeauna păcălită de diverse obiecte, precum o banană albastră, deoarece aceasta ar învăța contextul din datele de antrenament care au inclus mai multe imagini cu banane galbene.
