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TECHNOLOGY
FOTOGRAFIA COMPUTAZIONALE, LA RIVOLUZIONE IN TASCA
Grazie a un potente mix di tecnologia hardware e software, oggi i nostri smartphone ci consentono di fare foto incredibili con il minimo sforzo di Alessio Jacona
Siete in riva al mare di fronte a un formidabile tramonto. Come già mille altre volte, sfilate dalla tasca il vostro smartphone di ultima generazione, magari uno di quei top di gamma da almeno 3 fotocamere, e scattate una foto. Basta un solo click, e già potete apprezzare la bellezza dell’immagine appena scattata, quasi perfetta in ogni dettaglio sul display OLED dai colori nitidi e profondi. Un istante dopo, la state già condividendo sui social. Pochi, semplici gesti, ormai comuni, in cui risiedono il significato, la portata e l’essenza di ciò che chiamiamo fotografia computazionale: un potente mix tra sensori di ultima generazione, processori sempre più potenti, software in continua evoluzione e, soprattutto, intelligenza artificiale che ci consentono di fare foto incredibili con il minimo sforzo. Di fatto, riducendo il nostro ruolo a quello di semplice “cavalletto” che sostiene e punta la fotocamera, mentre quest’ultima fa tutto da sola. Semplificando molto, un sistema fotografico articola il proprio funzionamento in due fasi: la cattura della luce (che avviene grazie alla combinazione tra sistemi di lenti e sensore) e l’elaborazione dell’immagine. Nella prima fase, dove entrano in gioco elementi come la dimensione del sensore, la velocità dell’obiettivo e la lunghezza focale, la superiorità delle fotocamere tradizionali è (per ora) indiscussa. Nella seconda, invece, dove il software utilizza algoritmi sempre più complessi per elaborare le immagini, la situazione si ribalta. Google è stata forse l’azienda che per prima ha mostrato la vera efficacia della fotografia computazionale quando, nel 2016, ha lanciato gli smartphone Pixel e Pixel XL, dalle performance fotografiche incredibili a fronte di un hardware tutto sommato modesto. Era solo l’inizio: nel giro di pochi mesi hanno fatto la loro comparsa sugli smartphone di fascia alta le prime Neural Processing Unit, i microprocessori neurali progettati per l’accelerazione
dei calcoli dedicati a IA e Machine Learning. Quelli, per intenderci, che equipaggiavano chipset come gli A11 e A12 Bionic, cuore “pensante” degli iPhone di Apple. O, ancora, gli eccellenti chipset Kirin 970 e 980 utilizzati da Huawei sui suoi smartphone top di gamma (prima che il ban di Trump la mettesse fuori dal mercato). Nuovo e potente hardware che potenzia funzionalità come la comprensione del linguaggio naturale (utile a migliorare gli assistenti digitali), e soprattutto l’elaborazione delle immagini. Oggi, quattro anni dopo, i progressi fatti sono stati enormi: l’hardware delle fotocamere si è evoluto sia dal punto di vista dei sensori (tutti sviluppati da Sony, tranne poche eccezioni), sia degli obiettivi, anche grazie a collaborazioni con marchi storici come Leica e Hasselblad (che proprio a marzo ha annunciato una partnership con la cinese OnePlus). Mentre il software, con suoi algoritmi di machine learning spinti da una potenza di calcolo che spesso supera quella di molti PC, ha raggiunto livelli di complessità straordinaria. Per fare un esempio, ogni volta che scattiamo una foto, in realtà il sistema ne scatta velocissimo una serie (stacking) con tempi, esposizioni e lunghezze focali diverse, che poi analizza e sovrappone prendendo da ognuna i dettagli migliori per creare la foto finale. Succede con la funzionalità AutoHDR di Google, oppure con lo SmartHDR di Apple, che sull’iPhone 12 ha messo anche un radar Lidar (ovvero un sistema laser per rilevare la profondità). Insieme, tutte queste soluzioni tecnologiche hanno trasformato i nostri telefonini in fotocamere potentissime e autonome: la buona notizia è che oggi tutti possono condurre online la propria narrazione per immagini della realtà. Resta invece da vedere cosa ne sarà della Fotografia con la F maiuscola in un mondo dove tutti possono fare foto quasi perfette senza essere fotografi.