• Эра синтетических звёзд началась: ИИ-актриса Тилли Норвуд уже получает роли и набирает популярность (видео)

    Возможности современных систем генеративного искусственного интеллекта не ограничиваются созданием реалистичных статичных образов людей и коротких роликов, им вполне по силам создание целых виртуальных актёров. Агентство Xicoia утверждает, что порождённая ИИ актриса Тилли Норвуд стремительно набирает популярность как у зрителей, так и ...
    Читать дальше
  • Энтузиасты объединили двенадцать dial-up модемов для просмотра YouTube без тормозов (видео)

    Четверть века назад вряд ли кто-то думал о широкополосном подключении к интернету. Тогда верхом совершенства была работа по коммутируемому каналу на скорости 56 Кбит/с. При этом оставалась возможность параллельного подключения пары модемов и, теоретически, ещё большего их числа. Сегодня сайты и сервисы «потяжелели» настолько, что 100 М...
    Читать дальше
  • Госдума приняла закон против автоматических списаний за онлайн-подписки

    Госдума приняла во втором и третьем чтениях поправки к закону «О защите прав потребителей», запрещающие онлайн-сервисам автоматически списывать деньги за подписки, передаёт ТАСС. Если закон будет принят, он вступит в силу с 1 марта 2026 года.
    Читать дальше
  • Представлены флагманы Xiaomi 17 Pro и Pro Max — в стиле iPhone 17 Pro, но с большим внешним экраном (11 фото)

    Xiaomi официально представила новые флагманские смартфоны Xiaomi 17 Pro и Xiaomi 17 Pro Max, которые оснащены дополнительным внешним дисплеем на тыльной стороне корпуса. Эта особенность позволит пользователям делать селфи с основной камеры, как в смартфонах с гибким дисплеем. Но этим применение внешних экранов не ограничится. В дополне...
    Читать дальше
  • Власти официально объявили о суверенитете интернета в России

    Россия входит в число трёх стран мира, которые обладают полным цифровым суверенитетом, наряду с США и Китаем. Об этом в рамках выступления на Российском интернет-форуме (РИФ-2025) заявил первый заместитель руководителя администрации президента РФ Сергей Кириенко.
    Читать дальше

Шведские учёные обучили ИИ переводу с лошадиного

17 апреля 2025 | Просмотров: 3 153 | Гаджет новости

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.

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.

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.


Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.