İsveçli alimlər süni zəkaya atın bədən dilini öyrədiblər

Süni İntellekt

16.04.2025

Emil

İsveçli alimlər qrupu atların bədən dilini insan üçün anlaşılan formata çevirə bilən Dessie adlı süni zəka modelini hazırlayıb. Bu həllin əsasında machine learning texnologiyaları və sintetik görüntülər dayanır. Baytar həkimlər klinik müayinələr zamanı tez-tez heyvanların verdikləri vizual siqnalları müşahidə edirlər, lakin bu üsul həmişə etibarlı olmur: At ağrını başqa ayağına köçürə, çəkisini və ya pozasını dəyişə bilər. Onun davranışı ortopedik problemlərə, davranış pozuntularına və ya travma əlamətlərinə işarə edə bilər. Rentgen və MRT kimi ənənəvi diaqnostika vasitələri isə problemi yalnız artıq yarandıqdan sonra göstərə bilir.

Dessie-nin məqsədi atın bədən dilini oxuyaraq problemi əvvəlcədən müəyyən etməkdir. Model işlədiyi zaman düz (ikiölçülü) görüntüləri real vaxtda üçölçülü formata çevirir və bu zaman atın forması, duruşu və hərəkəti əks olunur. Bu sadəcə vizuallaşdırma deyil, bədən dilinin ifadəli dilindən tərcümə cəhdidir. Dessie modeli hazırlanarkən faktorların ayrılması ilə öyrənmə üsulundan istifadə olunub. Ənənəvi modellərdə bütün məlumat - duruş, forma, fon, işıqlandırma - eyni axınla təqdim olunur, bu isə süni zəkanın çaşmasına və əsas obyekt olan ata diqqətini cəmləməsində çətinlik yaratmasına səbəb ola bilər.

Faktorların ayrılması ilə öyrənmə isə hər xüsusiyyəti ayrıca nəzərə almağa imkan verir: Forma bir mahiyyət kimi, duruş başqa bir mahiyyət kimi təqdim olunur, tapşırıqla əlaqəsi olmayan fon səs-küyü isə nəzərə alınmır. Dessie tərəfindən yaradılan üçölçülü obyektlər yalnız yüksək detallılıqları ilə deyil, həm də etibarlılıqları ilə seçilirlər. Süni zəka tədqiqatçılara ətraf mühitdəki obyektlərə və işıqlandırmadakı fərqlərə diqqət yetirmədən hərəkət nümunələrini ayırd etməyə kömək edir. Dessie-nin işləməsi üçün yüksək keyfiyyətli kameralara və atın bədəninə markerlərin yerləşdirilməsinə ehtiyac yoxdur - sadə bir kamera və əsas video materiallar kifayətdir.

Bu texnologiyadan bahalı vizuallaşdırma avadanlıqlarına çıxışı olmayan kənd klinikalarının əməkdaşları da istifadə edə bilərlər. Süni zəkanı öyrətmək üçün tədqiqatçılara böyük həcmdə vizual məlumat lazım olub. Müxtəlif cinslərə aid atların fərqli pozalarda və işıqlandırma şəraitində real görüntülərini toplamaq çətin olduğundan, onlar DessiePIPE adlı sintetik məlumat generatorunu hazırlayıblar. Bu sistem müxtəlif cinslərin xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq süni zəka tərəfindən yaradılmış üçölçülü modellər və teksturlar vasitəsilə sonsuz sayda at görüntüsü yarada bilir.

Bu yanaşma layihə müəlliflərinə Dessie-ni minlərlə real atı müşahidə etməyə ehtiyac olmadan atların hərəkət xüsusiyyətlərinə öyrətməyə imkan verib. DessiePIPE atların gəzdikləri, yem yedikləri, ayağa qalxdıqları və ya istirahət etdikləri səhnələri müxtəlif fonlarda və işıqlandırma şəraitində vizuallaşdıra bilir. Sistem, həmçinin yalnız bir parametrə - məsələn, forma və ya poza - görə fərqlənən görüntü cütlükləri yaradır ki, model incə fərqləri ayırd etməyi öyrənsin. Nəticədə, Dessie kiçik hərəkət dəyişikliklərini tanımağı bacarıb və yeni şəraitlər üçün məlumatları daha effektiv ümumiləşdirə bilir.

Atlar ağrı hissini yalnız təcrübəli baytarların görə biləcəkləri cüzi yeriş və poza dəyişiklikləri ilə ifadə edirlər. Dessie bu siqnalları obyektiv üçölçülü göstəricilərə çevirərək problemlərin erkən mərhələdə aşkar edilməsinə kömək edir. O, heyvanın duruş və hərəkətlərinə dair rəqəmsal qeyd yaradır ki, bu qeyd təkrar baxıla, zamanla izlənilə və digər klinikalara ötürülə bilər. Dessie sintetik məlumatlarla öyrədilsə də, süni zəka real görüntülərlə effektiv şəkildə işləyir: Sistemi tənzimləmək üçün cəmi 150 ədəd annotasiyalı real şəkil kifayət edib. Bu qədər məlumat, Dessie-nin test tapşırıqlarında qabaqcıl modelləri üstələməsi üçün yetərli olub - oynaqlar və digər vacib nöqtələrin müəyyən edilməsində sistem MagicPony və Farm3D modellərindən daha yaxşı nəticə göstərib.

Bundan əlavə, Dessie bədənin forması və hərəkətini daha dəqiq proqnozlaşdırır, bu isə axsaqlıq və əzələ assimetriyasının diaqnostikası üçün mühümdür. Təlim məlumatlarının həcmi artdıqca sistemin effektivliyi daha da yüksəlib - bu da faktorların ayrılması ilə öyrənmənin üstünlükləri sayəsində mümkün olub. Dessie atların analizi üçün yaradılıb, lakin sistemin arxitekturası o qədər çevikdir ki, oxşar digər heyvanlarla işləyərkən də yüksək keyfiyyətli nəticələr əldə etməyə imkan verir - məsələn, inəklər, zebralar və marallar. Model bu heyvanlar üzərində birbaşa öyrədilməməsinə baxmayaraq, onların üçölçülü rekonstruksiyasını uğurla həyata keçirib.

Bu yanaşma heyvanların qorunması sahəsində böyük potensial açır: Sistem nadir növləri yalnız hazır foto və videolardan istifadə etməklə öyrənə bilir və invaziv monitorinqə ehtiyac qalmır. Dessie həmçinin bədii təsvirlərin işlənməsi zamanı da yüksək effektivlik nümayiş etdirib - rəsmlər və cizgi filmləri əsasında dəqiq üçölçülü modellər qurmaq qabiliyyətinə malikdir. Lakin sistemin çatışmazlıqları da var. O, ən yaxşı şəkildə kadrda yalnız bir at olduqda işləyir və öyrədici məlumatlarda yer almayan qeyri-adi bədən formaları ilə qarşılaşdıqda çətinlik çəkir. Bu problemi daha geniş forma müxtəlifliyini dəstəkləyən yeni VAREN modeli həll etməlidir. Ümumilikdə, Dessie istifadədə sadədir: O, atın bədən dilini təhlil edir və onu sintetik nitqə çevirir, bu da insanla heyvan arasında ünsiyyətin yeni səviyyəyə qalxmasına imkan yaradır.

Mənbə: Earth.com

Paylaş

suni zeka

artificial intelligence

suni intellekt

Bənzər xəbərlər