MovieNet опережает человека и Google: точность анализа выше на 18%

Учёные создали искусственный интеллект, способный анализировать видео подобно человеческому мозгу. Новая модель MovieNet, разработанная специалистами научного института Scripps Research, демонстрирует высокую точность в распознавании сложных движущихся сцен.

В отличие от традиционных моделей искусственного интеллекта, которые специализируются на анализе статичных изображений, MovieNet способен распознавать и интерпретировать комплексные изменения во времени. Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences .

При создании MovieNet учёные опирались на исследования головного мозга головастиков. Специалисты изучили, как нейроны в зрительной области мозга этих существ собирают фрагменты визуальной информации в целостные последовательности за промежутки времени от 100 до 600 миллисекунд.

В ходе тестирования MovieNet продемонстрировал точность 82,3% при различении нормального и аномального поведения головастиков во время плавания. Это на 18% превысило результаты наблюдений человека и на 10% — показатели ведущей модели искусственного интеллекта GoogLeNet от компании Google.

Важным преимуществом MovieNet является энергоэффективность. За счёт упрощения данных до основных последовательностей модель требует значительно меньше вычислительных ресурсов по сравнению с традиционными системами искусственного интеллекта, сохраняя при этом высокую производительность.

Технология открывает новые возможности в медицине. MovieNet может помочь в ранней диагностике нейродегенеративных заболеваний, выявляя незаметные для человеческого глаза изменения в двигательной активности пациентов. Кроме того, система способна отслеживать реакции клеток на лекарственные препараты в процессе разработки новых медикаментов.

Потенциал применения MovieNet включает также системы автономного вождения, где искусственный интеллект сможет улучшить безопасность благодаря более точному распознаванию изменений дорожной обстановки и поведения пешеходов.

Разработчики планируют расширить возможности MovieNet для работы с более сложными сценариями и применения в других областях, включая экологический мониторинг и наблюдение за дикой природой.