Разработчики изучили активность нейронов в https://ru.wikipedia.org/wiki/%d0%92%d0%b5%d1%80%d1%85%d0%bd... головного мозга головастиков, которые, по словам Холлис Клайн, обладают очень хорошей зрительной системой и умеют чутко реагировать на подвижные объекты. Это помогло определить, какие участки мозга отвечают за сбор фрагментов движения в целостную картину.
Применив эти биологические принципы, первый автор исследования Масаки Хирамото и команда обучили MovieNet обрабатывать фрагменты видео с плавающими головастиками. Модель успешно различила нормальные и аномальные поведенческие паттерны, уловив мельчайшие сдвиги в яркости и положении объектов. ИИ с 82,3% точности определял, какие животные больны.
В отличие от традиционных систем, MovieNet потребляет меньше энергии, нуждается в меньшем объёме данных и сокращает время обработки. Учёные сравнили её с архивированным файлом для ИИ, потому что алгоритм не перегружен лишней информацией и обрабатывает сцены так же легко, как человеческий мозг.
Эта модель пригодится в медицине для диагностики, в автономном вождении для оценки дорожной обстановки, а также в фармацевтике, где MovieNet заметила влияние химикатов на поведение головастиков. Способность фиксировать изменения с высокой точностью станет важным инструментом в различных отраслях.
«Вдохновение идеями биологии останется плодотворным путём для развития ИИ», — подчеркнула Клайн в пресс-релизе. Результаты https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2412260121, опубликованные в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, показывают ценность нейробиологических подходов при создании машинного интеллекта следующего поколения.
