Сегодня 25 октября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Шведские учёные обучили ИИ переводу с лошадиного

Группа учёных из Швеции разработала модель искусственного интеллекта Dessie, предназначенную для перевода языка тела лошадей в понятный для человека формат. В основу решения легли технологии машинного обучения и синтетические изображения.

 Источник изображений: Helena Lopes / unsplash.com

Источник изображений: Helena Lopes / unsplash.com

Во время клинических осмотров ветеринары часто изучают визуальные сигналы, которые подают животные, но этот способ не всегда надёжен: лошадь может перенести боль на другую ногу, изменить распределение веса или позу. Её поведение может указывать на проблемы ортопедического характера, расстройства поведения или признаки травмы. Традиционные средства диагностики, в том числе рентген и МРТ, дают результаты уже после того, как проблема возникла. Цель Dessie — прочитать язык тела лошади, чтобы обнаружить признаки проблемы заранее.

Во время работы модель в реальном времени преобразует плоские изображения в трёхмерные, которые отражают форму, позу и движение лошади. Это не просто визуализация, а попытка осуществить перевод с выразительного языка тела. При создании Dessie использовалось обучение с разделением факторов. В традиционных моделях вся информация — поза, форма, фон, освещение — идёт в едином потоке, что может сбить ИИ с толку и затруднить фокусировку на главном — самой лошади. Обучение с разделением факторов позволяет учитывать каждую особенность отдельно: форма представляется одной сущностью, поза — другой, а не имеющий отношения к задаче фоновый шум игнорируется.

Генерируемые Dessie трёхмерные объекты отличаются не только высокой детализацией, но и надёжностью. ИИ помогает исследователям изолировать шаблоны движения, не отвлекаясь на окружающие объекты и различия в освещении. Dessie не требует высококачественных камер и маркеров на теле лошади — ей достаточно одной простой камеры и базовых видеоматериалов. Воспользоваться технологией могут работники сельских клиник, не имеющие доступа к дорогостоящим средствам визуализации.

 Источник изображений: Helena Lopes / unsplash.com

Для обучения ИИ исследователям потребовались огромные объёмы визуальных данных. Поскольку собрать реальные изображения лошадей разных пород в различных позах и при разном освещении сложно, они разработали генератор синтетических данных DessiePIPE. Он способен создавать неограниченное количество изображений лошадей с использованием трёхмерной модели и текстур, сгенерированных ИИ, на основе характеристик разных пород. Это позволило авторам проекта обучить Dessie особенностям движений лошадей без необходимости изучения тысяч реальных животных: DessiePIPE визуализирует лошадей, которые ходят, едят, встают на дыбы или отдыхают — в различных фонах и условиях освещения. Система также создаёт пары изображений для сопоставления, отличающиеся лишь одним параметром — например, формой или позой, — чтобы модель научилась замечать тонкие различия. В результате Dessie научилась распознавать малые изменения в движении и стала эффективнее обобщать данные для новых условий.

Лошади сигнализируют о болевых ощущениях незначительными изменениями в походке и позе, заметными лишь опытному ветеринару. Dessie переводит эти сигналы в объективные трёхмерные показатели, помогая выявлять проблемы на ранней стадии. Она создаёт цифровую запись позы и движений животного, которую можно просматривать многократно, отслеживать в динамике и передавать в другие клиники. Несмотря на то что Dessie обучалась на синтетических данных, ИИ эффективно работает с реальными изображениями: для настройки системы потребовалось всего 150 реальных снимков с аннотациями. Этого набора хватило, чтобы Dessie обошла передовые модели в тестовых задачах: при обнаружении ключевых точек, таких как суставы и другие важные элементы, система показала лучшие результаты, чем MagicPony и Farm3D. Также Dessie точнее предсказывает форму тела и движение, что важно для диагностики хромоты или мышечной асимметрии. При увеличении объёма обучающих данных её эффективность возрастала ещё сильнее — благодаря преимуществам обучения с разделением факторов.

Dessie создавалась для анализа лошадей, но архитектура системы настолько гибка, что позволяет получать качественные результаты и при работе с другими похожими животными: коровами, зебрами, оленями. Модель успешно реконструировала их в 3D, несмотря на отсутствие прямого обучения на этих видах. Это открывает большой потенциал в сфере защиты животных: система может изучать редкие виды, используя только готовые фотографии и видео, без необходимости в инвазивном мониторинге. Dessie также продемонстрировала высокую эффективность при обработке художественных изображений, включая картины и мультфильмы, по которым она способна строить точные трёхмерные модели.

Однако у системы есть и недостатки. Она работает лучше всего, когда в кадре находится только одна лошадь, и испытывает трудности при столкновении с необычными формами тела, отсутствовавшими в обучающих данных. Эту проблему должна решить новая модель VAREN, поддерживающая большее разнообразие форм. В целом Dessie проста в использовании: она анализирует язык тела лошади и переводит его в синтезированную речь, благодаря чему общение человека с животным выходит на новый уровень.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
«Жидкое стекло» Apple можно будет заматировать: представлена нова бета iOS 26.1 12 мин.
Сервисы AWS упали второй раз за день — тысячи сайтов по всему миру снова недоступны 8 ч.
Fujitsu влила £280 млн в британское подразделение в преддверии выплат компенсаций жертвам багов в её ПО Horizon 8 ч.
Календарь релизов 20 – 26 октября: Ninja Gaiden 4, Painkiller, Dispatch и VTM – Bloodlines 2 8 ч.
В Windows сломалась аутентификация по смарт-картам после октябрьских обновлений — у Microsoft есть временное решение 9 ч.
Вместо Majesty 3: российские разработчики выпустили в Steam амбициозную фэнтезийную стратегию Lessaria: Fantasy Kingdom Sim 9 ч.
Слухи: Лана Дель Рей исполнит заглавную песню для «Джеймса Бонда», но не в кино, а в игре от создателей Hitman 10 ч.
Зов сердца: разработчики Dead Cells объяснили, почему вместо Dead Cells 2 выпустили Windblown 11 ч.
Adobe запустила фабрику ИИ-моделей, заточенных под конкретный бизнес 11 ч.
Китай обвинил США в кибератаках на Национальный центр службы времени — это угроза сетям связи, финансовым системам и не только 12 ч.
Президент США подписал соглашение с Австралией на поставку критически важных минералов на сумму $8,5 млрд 18 мин.
Новая статья: Обзор смартфона realme 15 Pro: светит, но не греется 5 ч.
Ещё одна альтернатива платформам NVIDIA — IBM объединила усилия с Groq 5 ч.
Учёные создали кибер-глаз, частично возвращающий зрение слепым людям 6 ч.
Samsung выпустила недорогой 27-дюймовый геймерский монитор Odyssey OLED G50SF c QD-OLED, 1440p и 180 Гц 6 ч.
Акции Apple обновили исторический максимум на новостях об отличных продажах iPhone 17 8 ч.
Представлен флагман iQOO 15 с чипом Snapdragon 8 Elite Gen 5 и батареей на 7000 мА·ч по цене меньше $600 9 ч.
Нечто из космоса врезалось в лобовое стекло самолёта Boeing 737 MAX компании United Airlines 10 ч.
Умные кольца Oura научатся выявлять признаки гипертонии, как последние Apple Watch 11 ч.
Дешёвая корейская термопаста оказалась вредна для процессоров и здоровья пользователей 11 ч.