ИИ для распознавания лиц используют для подсчёта шимпанзе



    Исследователи из Оксфорда опубликовали работу в журнале Science Advances, в которой рассказывается, что учёные используют искусственный интеллект для того, чтобы лучше понять поведение животных — в данном случае шимпанзе.

    Используя примерно 50 часов видеоматериалов, снятых за 14 лет, исследователи извлекли 10 миллионов изображений морд двадцати трёх шимпанзе. После этого изображения были обработаны нейронной сетью.

    «Алгоритм оказался в состоянии идентифицировать животных с точностью до 93% и правильно определять их пол в 96% случаев», — пишут авторы исследования.

    Исследователи использовали алгоритм для анализа социальных взаимодействий популяции шимпанзе. Анализ показал, что мать и дети проводят большую часть времени вместе. Это означает, что выводы алгоритма согласуются с известными моделями поведения стаи.

    «Почему это важно? — пишет MIT Review. — Исследователи животных часто полагаются на видео, чтобы отслеживать поведение популяций, которые они изучают в течение определённого отрезка времени. Но сортировка огромных объемов данных утомительна и отнимает много времени, а ручной анализ может быть неточным. Искусственный интеллект демонстрирует новый многообещающий метод ускорения исследований поведения животных».

    Как считают в MIT Review, учёные также могут использовать искусственный интеллект для улучшения работы по отслеживанию исчезающих видов и тех животных, которые становятся жертвами браконьеров и предметом незаконной торговли.

    Эксперимент оксфордских учёных — не первый случай, когда распознавание лиц используется для отслеживания животных. Похожий инструмент под названием ChimpFace активно используется для борьбы с незаконной торговлей шимпанзе. Как пишет MIT Review, существуют и другие исследования, которые направлены на отслеживание лемуров, бабуинов и других находящихся под угрозой исчезновения видов приматов. Исследователи из Оксфорда в своей работе утверждают, что их алгоритм улучшен по сравнению с предшественниками. По их словам, он сводит к минимуму объем предварительной обработки материала, в то время как предыдущие алгоритмы сталкивались с проблемами обработки изображений в условиях изменения освещения или при работе с изображениями плохого качества.

    «Наш алгоритм работают лучше в таких условиях, поскольку он был разработан с использованием более разнообразного набора данных», — считают исследователи.
    AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

    Подробнее
    Реклама

    Комментарии 0

    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

    Самое читаемое