2018. 10. 28. - 09:00
A légy látását utánozza a mesterséges intelligencia
Kutatók olyan neurális hálózatot fejlesztettek ki, amely a légy látását imitálja. Ezek a rovarok ugyanis képesek megkülönböztetni egymástól az egyedeket, csupán a látás alapján.
Annak ellenére, hogy vizuális rendszere igen egyszerű, a légy képes megkülönböztetni egymástól az egyedeket, csupán a látás alapján.
A kutatók most olyan neurális hálózatot hoztak létre, amely a légy látását utánozza és képessé válik a légy egyedek közötti különbségtételre és azonosításra. Mindez többezer laboratórium számára teszi világszerte lehetővé, hogy a legyeket alkalmazza modell organizmusként, hosszabbtávú kutatásokhoz. Abba is belepillanthatnak, hogyan változik egy légy idővel és bizonyítékot szerezhetnek arról, hogy az egyszerű légy látása sokkal tisztább, mint azt korábban gondolták.
A Canadian Institute of Advanced Research (CIFAR) támogatásával zajlott kutatásban, melyben a Guelph és a Torontói Egyetem szakemberei vettek részt, kombinálták az egyszerű légy biológiáját a gépi tanulással. Így egy olyan, biológiai alapú algoritmust hoztak létre, mely alacsony felbontású videókon át figyeli a legyeket, hogy tesztelje: vajon lehetséges-e fizikailag a nehézségekkel küzdő rendszer számára nehéz feladatok végrehajtása.
A légy látása sokkal tisztább, mint gondolták - most egy algoritmus leutánozta
A legyeknek kisméretű és összetett szemük van, amely korlátolt mennyiségű vizuális információ befogadását teszi lehetővé. A hagyományos felfogás szerint ha egyszer feldolgozzák a képet, csak a nagyon általános jellemzőket képesek megkülönböztetni.
Ám a közelmúltbeli felfedezés szerint a látásuk jelentős mértékben hozzájárul a legyek „szociális életéhez”: finom biológiai trükkökkel fokozható ugyanis a felbontás.
Mindez, vizuális rendszerük szerkezetével társítva egy, ún. Deep Convolutional Network (DCN) irányába mutat. A kutatókban felmerült a kérdés: ha képesek modellezni egy légy agyát, amely azonosítja az egyedeket, alkothatnak olyat is, amellyel az emberek azonosíthatók.
Ez a számítógépes program elméletben ugyanolyan inputtal és feldolgozási képességgel rendelkezik, mint a légy látása, s két napon át tanították olyan videóval, melyen légy szerepel. A harmadik napon az algoritmus képes volt azonosítani a vele egyező légytípust, meglehetős pontossággal. A teljesítmény lenyűgöző és csak egy kicsit rosszabb, mint a légy-agy nélküli algoritmusok.
Jon Schneider, a PLoS ONE szaklapban megjelent tanulmány szerzője elmondta: felfedezésük megmutatta, hogy nemcsak széles kategóriákat azonosít a légy, hanem az egyedeket is megkülönbözteti – olyan ez, mintha név szerint ismerné őket.
Graham Taylor, gépi tanulás-specialista, a CIFAR programjának résztvevője hozzátette, nagyon izgatott, mert ez egy olyan lehetőség, amelyben a vizuális feladatok terén a gép valóban felülkerekedhet az emberen.
Elmondta: „A mély neurális hálózatok használatával az emberek arcfelismerő-, természetes nyelvi- és énekazonosítását is megkíséreltük, de ezek ritkán jobbak, mint az ember. A légy-látásszerű algoritmus azonban határozottan igen.”
László Adrienn
