Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Фотоловушки с искусственным интеллектом помогут защитить диких животных
Технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в самых разных сферах. В том числе в экологии и области охраны животных. Один из примеров — разработка ученых из МФТИ. Они предложили использовать нейросети для обработки данных, полученных с фотоловушек. Программа сортирует и обрабатывает до одного миллиона изображений в сутки, а ее точность — свыше 95%, при этом она быстрее ученого-эксперта на несколько порядков.
Исследование опубликовано в журнале Scientific and Technical Information Processing. Как объяснили ученые, фотоловушки — это устройства, которые фиксируют изображения животных и других объектов в их естественной среде. В России около несколько тысяч особо охраняемых природных территорий, где используют эти проборы.
«Обычно при обнаружении объекта устройство делает от одного до семи кадров. Проблема в том, что до 70% полученных фотографий неинформативны. Это происходит как по причине ложного срабатывания камеры (например, из-за движения веток или снега), так и неудачной позы животного. При этом обработка изображений вручную происходит крайне трудоемко. Чтобы оптимизировать задачу, группа разработала алгоритм, который сочетает два процесса: выявление и узнавание объектов и их последующую классификацию», — рассказал Владислав Ефремов, один из разработчиков, аспирант МФТИ Владислав Ефремов.
На первом этапе система анализирует изображения и устанавливает, содержат ли они животных. Для этой задачи исследователи протестировали несколько архитектур и выбрали нейронную сеть YOLOv5-L6. Эта модель адаптирована в том числе для таких условий, как низкая освещенность или перекрытие объекта другими предметами. При анализе тестовых данных точность этой программы составила 98,.5 %.
Следующий этап работы системы посвящен определению видовой принадлежности животных. Для этих целей исследователи задействовали сверточные нейронные сети. Этот алгоритм «изучает» изображение по маленьким фрагментам и выделяет ключевые детали — линии, углы и текстуры. Таким образом, сначала искусственный интеллект находит простые элементы (например, контуры), а затем собирает их в сложные (глаза, лапы, морды животных). Такие же нейросети, в частности, лежат в основе технологии распознавания лиц.
На этом этапе, по мнению исследователей, лидером стала архитектура ResNeSt-101. Она продемонстрировала точность классификации 98,.339 %. Помимо видов, программа также определяет подвиды животных.
«Для обучения нейронных сетей команда использовала более миллиона фотографий и 65 тысяч видеороликов, полученных с фотоловушек в различных заповедниках России. Эти данные были тщательно размечены, что позволило обучить модели с высокой точностью распознавать объекты и классифицировать их», — поделился Владислав Ефремов.
В настоящее время разработанная система способна обрабатывать до миллиона изображений в сутки. При этом точность распознавания достигает 95%, что сопоставимо с результатами, которые показывают эксперты-экологи. При этом программа выполняет работу быстрее на несколько порядков.
Как объяснили разработчики, предложенная нейросеть хорошо адаптируется под разные видовые составы и может быть задействована в любом из заповедников России. В будущем такие системы возьмут на себя большую часть рутинного труда экологов, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.
Дальнейшие перспективы исследования связаны с интеграцией фотоловушек и программного комплекса посредством систем спутниковой передачи данных. Также возможна разработка мобильных приложений для полевых исследований и создание «умных» фотоловушек со встроенными «мозгами» — нейросетевыми моделями, которые автоматически удаляют неудачные фото.
Telegram 
Дзен 
VK За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно