Комп'ютер навчили розпізнавати плодових мух в "обличчя"
Плодові мухи дрозофіли здатні, покладаючись тільки на зір, розрізняти своїх родичів, незважаючи на уявну простоту їх зорової системи. Тепер біологи і фахівці з штучного інтелекту домоглися, щоб нейромережа теж навчилася розпізнавати індивідуальних дрозофіл.
Це досягнення дозволить вченим усього світу, які використовують дрозофіл в своїх експериментах, проводити довготривалі дослідження, вивчаючи, як вигляд мух змінюється з часом.
У міждисциплінарному проекті, який фінансується Канадським Інститутом перспективних досліджень (CIFAR), брали участь дослідники з Гуелфского університету і Університету Торонто. Вони об'єднали знання біології зорової системи дрозофіл з методом машинного навчання. В результаті вдалося створити систему, яка впізнає окремих мух на основі відеозображення з вельми низькою роздільною здатністю, такому жзображенні, яке одержують фасеточними очима дрозофіли (приблизно 29 піселей).
Зазвичай вважалося, що дрозофіла здатна візуально впізнавати тільки дуже великі об'єкти, але недавні відкриття встановили, що муха використовує ряд біологічних пристосувань, підвищуючи роздільну здатність своїх очей.
Більш того, виникло припущення, що здатність розрізняти родичів грає важливу роль в соціальних взаєминах дрозофіл. При цьому зорове сприйняття мухи, імовірно, влаштовано подібно сверточних нейронних мереж, що використовуються людьми в системах машинного розпізнавання зображень. Після цього вчені задалися метою реалізувати подібну систему за допомогою комп'ютерів.
Розроблена ними програма, що має ті ж можливості введення та обробки інформації, що і нервова система дрозофіли, навчалася на зображеннях мух протягом двох діб. Після цього штучний інтелект зміг ідентифікувати одну і ту ж муху з точністю 0,75. Це всього лише трохи нижче, ніж системи, можливості яких не були обмежені характеристиками мозку дрозофіл (їх точність склала 0,85 і 0,83).
Для порівняння, люди, що спеціалізуються на цих мухах, виконують куди легшу задачу (впізнати пред'явлене зображення мухи серед двадцяти варіантів) з точністю всього лише 0,08.
Дослідження опубліковане в електронному науковому журналі PLOS ONE.
Також читайте: