Le Generative Adversarial Networks (GAN) rappresentano una delle più significative innovazioni nel campo del machine learning degli ultimi anni che ha aperto nuove strade nella generazione di contenuti digitali, dalla grafica computerizzata alle applicazioni in ambito medico.
Come funzionano le GAN: il duello tra generatore e discriminator
Le GAN sono costituite da due reti neurali: il generatore e il discriminatore. Il generatore ha il compito di produrre dati (come immagini o testi) che sembrano reali da zero.
Il generatore riceve un input casuale, spesso chiamato “rumore” e lo trasforma in un output strutturato. Il discriminatore, ricevendo sia output reali sia generati, deve determinare se l’input ricevuto è autentico o falso.
Il processo è paragonabile a un “duello”: il generatore cerca di produrre dati sempre più convincenti e realistici, mentre il discriminatore impara a distinguere sempre meglio tra dati generati e dati reali. Questa competizione interna porta entrambe le reti a migliorare continuamente le loro prestazioni.
Entrambe le parti sono reti neurali addestrate simultaneamente attraverso un processo di ottimizzazione.
Una delle sfide principali nell’addestramento delle GAN è garantire che il generatore e il discriminatore siano bilanciati. Se il discriminatore è troppo forte, il generatore potrebbe non essere in grado di migliorare adeguatamente, portando a quello che viene definito “modal collapse”, dove il generatore produce sempre gli stessi output. Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno sviluppato diverse varianti delle GAN, come le Conditional GAN (cGAN), le Deep Convolutional GAN (DCGAN) e le Cycle-Consistent GAN (CycleGAN), ciascuna ottimizzata per specifici tipi di dati o applicazioni.
Un esempio pratico di GAN può essere trovato nella generazione di volti umani ultra-realistici che non appartengono a nessuna persona reale. Questi volti sono creati dal generatore, mentre il discriminatore lavora per individuare eventuali imperfezioni che li distinguano da veri volti umani. Il risultato è una qualità di immagine sorprendentemente alta, che trova applicazioni in settori come la cinematografia e i videogiochi.
Applicazioni e potenzialità delle GAN
Nel campo degli effetti visivi, le GAN possono generare ambientazioni e paesaggi realistici che sarebbero difficili o costosi da riprodurre fisicamente. Questo aspetto è particolarmente utile per film di fantascienza o fantasy, dove gli ambienti possono essere particolarmente elaborati o surreali.
Nel cinema sono state utilizzate per la creazione di personaggi digitali (Gemini Man del 2019 per creare una versione digitale di Will Smith), per ringiovanire gli attori (The Irishman con Robert De Niro e Al Pacino) o per sostituirne i volti (la Principessa Leila in Rogue One: A Star Wars Story).
Le applicazioni delle GAN vanno, però, ben oltre l’intrattenimento. Nel settore medico, per esempio, queste reti possono generare immagini radiologiche artificiali per l’addestramento dei medici, riducendo il rischio associato all’uso di dati di pazienti reali.
Inoltre, possono aiutare nella ricerca di nuovi farmaci, simulando la struttura molecolare di potenziali medicamenti.
Nel campo dell’urbanistica e dell’architettura, le GAN possono essere utilizzate per generare progetti di edifici o interi layout urbani, fornendo una gamma quasi infinita di possibili soluzioni progettuali basate su parametri predefiniti. Questo non solo accelera il processo di progettazione ma apre anche la strada a soluzioni creative e innovative.
Le GAN presentano anche delle sfide in termini di etica e sicurezza. La capacità di generare dati realistici pone interrogativi sull’uso improprio di queste tecnologie, come la creazione di deepfake. È quindi fondamentale sviluppare parallelamente a queste tecnologie dei robusti sistemi di sicurezza e dei quadri normativi che ne regolamentino l’uso.