Американские инженеры разработали систему распознавания… птиц

Перегляди: 77

Искусственный интеллект уже помогает ученым в различных областях, от медицины до материаловедения. Теперь к этому списку может прибавиться и орнитология. Как сообщает Digital Trends, исследователи из Университета Дьюка создали алгоритм машинного обучения, способный определить вид птицы, просто взглянув на ее фотографию

190305_fiat_concept_centoventi_16-2

Технология работает примерно так же, как распознавание лиц, то есть ищет на изображениях определенные черты и на их основе выдает ответ. Однако есть одно важное отличие — данный алгоритм сообщает исследователям о ходе своих умозаключений. Например, определив птицу на фото как ласточку, он подсветит отличительные черты этого вида — длинные крылья, раздвоенный хвост и красное пятно на горле.

190305_fiat_concept_centoventi_16-1

Чтобы натренировать алгоритм, исследователи «скормили» ему 11 000 фотографий с изображениями 200 различных видов птиц, от уток до колибри. В результате он научился правильно идентифицировать эти виды с точностью до 84%. Отметим, что умение распознавать 200 видов птиц — весьма скромное достижение, если учесть, что в настоящее время на Земле живут около 10 000 видов пернатых животных. Вместе с тем, на то, чтобы обрести даже такой ограниченный навык, у среднестатистического начинающего орнитолога уйдет немало времени, в то время как алгоритм приобрел его буквально за несколько часов.

Кроме того, авторы подчеркивают, что создание ИИ-орнитолога было не единственной их задачей. С помощью данного алгоритма они хотели опробовать в деле решение, способное показать, что именно побудило его придти к тому или иному умозаключению. По словам исследователей, в будущем это умение станет неотъемлемой частью большинства алгоритмов машинного обучения, которые сегодня используются в огромном множестве сфер: от «умных» камер видеонаблюдения и до самоуправляемых автомобилей. Так, в случае, например, медицинских алгоритмов способность «изъясняться» позволит разработчикам понять, почему новосозданная система в тех или иных случаях ошибается и чему следует уделить особое внимание при ее переобучении, а медики благодаря этому смогут видеть, что побудило ИИ придти к такому-то выводу (к примеру, такой алгоритм сможет показать, на каких участках маммографического снимка находится то, что, по его «мнению», свидетельствует о раке молочной железы), быстрее перепроверять выданные им результаты и быть более уверенными в правильности умозаключений компьютеризированного помощника.

Источник itc

Tweet about this on TwitterShare on FacebookShare on Google+

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

*

code