Сегодня 19 июля 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 🔥
Новая статья: Cast n Chill — вы, сэр, рыба. Рецензия 4 ч.
Кооперативный боевик Contraband от создателей Just Cause всё ещё жив, но оказался игрой-сервисом 6 ч.
Meta отказалась соблюдать «чрезмерные» правила разработки ИИ, предложенные ЕС 7 ч.
Microsoft уличили в допуске китайцев к секретным облачными системами Пентагона 8 ч.
Legacy of the Forge «уже не за горами» — Warhorse раскрыла, когда ждать новостей о втором дополнении к Kingdom Come: Deliverance 2 8 ч.
Перевод на русский, Denuvo и первые детали геймплея: Persona 4 Revival получила страницу в Steam 9 ч.
Netflix призналась, что начала использовать ИИ при создании сериалов 10 ч.
Фэнтезийная 4X-стратегия Endless Legend 2 от создателей Humankind не выйдет 7 августа в раннем доступе Steam, но есть и хорошая новость 11 ч.
iOS 26 защитит пользователей iPhone от телефонных спамеров 11 ч.
ЕС рассказал разработчикам ИИ с системными рисками, как не нарваться на огромные штрафы 11 ч.
Углеродные выбросы Amazon выросли в 2024 году на 6 % из-за ИИ ЦОД и любителей шопинга 4 ч.
Австрийцы упаковали электромобильный аккумулятор в корпус из дерева и стали 7 ч.
В Роттердаме запустят беспилотные рейсовые автобусы между городом и аэропортом 8 ч.
Asus представила материнскую плату ROG Strix X870-H Gaming WiFi7 S с ярким аниме-дизайном 8 ч.
ASRock представила плату X870E Taichi OCF для экстремального разгона Ryzen 9000 и другие новинки с AM5 10 ч.
США намерены ослабить влияние Китая на подводную интернет-инфраструктуру, но у них это вряд ли получится 11 ч.
Российские учёные создали фотонный детектор с «обонянием» — он учует опасные газы в воздухе, диабет и алкогольную вечеринку 12 ч.
Передовые твердотельные батареи в электромобилях появятся в лучшем случае через пять лет 12 ч.
В России впервые запущено производство особо чистого тетрахлорида германия для выпуска оптоволокна 14 ч.
Китайский охотник за астероидами испытал камеры на Земле и Луне — и поделился впечатляющими снимками 15 ч.