19 июня 2019, среда, 22:40
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.Дзен

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Компьютер научили узнавать плодовых мух в лицо

Paulomelo.adv/Wikimedia Commons

Плодовые мухи дрозофилы способны, полагаясь только на зрение, различать своих сородичей, несмотря на кажущуюся простоту их зрительной системы. Теперь биологи и специалисты по искусственному интеллекту добились, чтобы нейросеть тоже научилась распознавать индивидуальных дрозофил. Данное достижение позволит ученым всего мира, использующим дрозофил в своих экспериментах, проводить долговременные исследования, изучая, как облик мух меняется со временем.

В междисциплинарном проекте, финансируемом Канадским Институтом перспективных исследований (CIFAR), участвовали исследователи из Гуэлфского университета и Университета Торонто. Они объединили знания биологии зрительной системы дрозофил с методом машинного обучения. В результате удалось создать систему, которая узнает отдельных мух на основе видеоизображения с весьма низким разрешением, соответствующем картинке, получаемой фасеточными глазами дрозофилы (примерно 29 писелей).

Обычно считалось, что дрозофила способна зрительно опознавать только очень крупные объекты, но недавние открытия установили, что муха использует ряд биологических приспособлений, повышая разрешающую способность своих глаз. Более того, возникло предположение, что способность различать сородичей играет важную роль в социальных взаимоотношениях дрозофил. При этом зрительное восприятие мухи, предположительно, устроено подобно сверточным нейронным сетям, использующимся людьми в системах машинного распознавания изображений. После этого ученые задались целью реализовать подобную систему с помощью компьютеров.

Разработанная ими программа, имеющая те же возможности ввода и обработки информации, что и нервная система дрозофилы, обучалась на изображениях мух в течение двух суток. После этого искусственный интеллект смог идентифицировать одну и ту же муху с точностью 0,75. Это всего лишь чуть ниже, чем системы, возможности которых не были ограничены характеристиками мозга дрозофил (их точность составила 0,85 и 0,83). Для сравнения, люди, специализирующиеся на этих мухах, выполняют куда более легкую задачу (опознать предъявленное изображение мухи среди двадцати вариантов) с точностью всего лишь 0,08.

Исследование опубликовано в электронном научном журнале PLOS ONE.

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
«Ангара» Африка Византия Вселенная Гренландия ДНК Иерусалим КГИ Луна МГУ Марс Металлургия Монголия НАСА РБК РВК РГГУ РадиоАстрон Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Русал СМИ Сингапур Солнце Юпитер акустика антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика бактерии бедность библиотеки биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера викинги вирусы воспитание вулканология гаджеты генетика география геология геофизика геохимия гравитация грибы дельфины демография демократия дети динозавры животные здоровье землетрясение змеи зоопарк зрение изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции ислам исламизм исследования история карикатура картография католицизм кельты кибернетика киты климатология комета кометы компаративистика космос культура лазер лексика лженаука лингвистика льготы мамонты математика материаловедение медицина метеориты микробиология микроорганизмы мифология млекопитающие мозг моллюски музеи насекомые наука нацпроекты неандертальцы нейробиология неолит обезьяны общество онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты перевод питание планетология погода политика право приматы психиатрия психоанализ психология психофизиология птицы ракета растения религиоведение рептилии робототехника рыбы сердце смертность сон социология спутники старение старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология фольклор химия христианство школа экология эпидемии эпидемиология этология язык Древний Египет Западная Африка Латинская Америка НПО «Энергомаш» Нобелевская премия РКК «Энергия» Российская империя Сергиев Посад альтернативная энергетика аутизм биология бозон Хиггса глобальное потепление грипп информационные технологии искусственный интеллект история искусства история цивилизаций исчезающие языки квантовая физика квантовые технологии компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор криминалистика культурная антропология междисциплинарные исследования местное самоуправление мобильные приложения научный юмор облачные технологии обучение одаренные дети педагогика персональные данные подготовка космонавтов преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека русский язык сланцевая революция финансовый рынок черные дыры эволюция эмбриональное развитие этнические конфликты ядерная физика Вольное историческое общество жизнь вне Земли естественные и точные науки НПО им.Лавочкина Центр им.Хруничева История человека. История институтов дело Baring Vostok Протон-М 3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi

Редакция

Электронная почта: polit@polit.ru
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2019.