Искусственный интеллект поможет ученым изучать поведение животных
Набор инструментов для глубинного обучения под названием DeepPoseKit позволяет автоматически обнаружить части тела животных на фото или видео с высокой скоростью и точностью; причем программе не требуются физические маркеры. Этот метод может использоваться для наблюдениями за животными в лабораторных условиях или среде обитания.
Изучение животных в среде дает исследователям доскональное знание их поведенческого репертуара. Но поведение трудно определить только путем полевого наблюдения: предвзятость и низкая наблюдательность снижает количество и качество данных.
На помощь ученым может прийти машинное обучение. В последние годы исследователи разработали инструменты, которые позволяют автоматически отслеживать местоположение частей тела животных по изображениям или видео. Однако эти методы имеют недостатки, которые ограничивают их эффективность - к примеру, они очень медленные.
Новые методы используют эффективную модель глубокого изучения для обнаружения частей тела на изображениях, а также быстрый алгоритм расчета их местоположения. Результаты этого исследования также показывают, что новые методы могут применяться для различных видов животных и даже в экспериментальных условиях.
"DeepPoseKit позволяют нам точно знать, что каждое животное делает в группе и как оно взаимодействует с окружающей средой. Существующие технологии, такие как GPS, снижают данные до единой точки в пространстве, что ограничивает типы вопросов, на которые вы можете ответить, как ученый", - отмечают исследователи.
Исследователи уверены, что благодаря высокой производительности и простоте использования программного интерфейса DeepPoseKit может сразу же принести пользу ученым в различных областях - таких как нейронаука, психология и экология. Работа над этой темой может также иметь приложения, которые влияют на нашу повседневную жизнь, такие как усовершенствование аналогичных алгоритмов распознавания жестов, используемых на смартфонах, или диагностика и мониторинг заболеваний.
