Искусственный интеллект – собаке друг

Искусственный интеллект – собаке друг

На конференции по искусственному интеллекту ICANN 2019 в Мюнхене ученые ЛЭТИ наградили победителей и призеров соревнований по автоматическому распознаванию возраста собак, организованных совместно с коллегами из Tech4Animals Lab, Университета Хайфы и Университета Салфорда.

23.09.2019 475

17-19 сентября 2019 года в Мюнхене (Германия) состоялась конференция по искусственному интеллекту ICANN19, в ходе которой 18 сентября аспирант кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Александр Синица и старший преподаватель кафедры информационных систем Хайфского университета (Израиль) Анна Заманская объявили лучшие проекты ученых, выполненные в рамках соревнований «The DogAge Challenge – Automatic Dog Age Estimation», стартовавших 1 мая 2019 года.

Соревнование вызвало большой интерес научного сообщества: для участия заявилось более двадцати ученых, представляющих ведущие мировые вузы и научные организации. Среди участников были представители Германии, Италии, Польши, Португалии, Украины, Китая, Индии, Пакистана, Израиля и России.

«Автоматическая оценка возраста оказалась сложной задачей, потому что классические модели сверточных нейронных сетей не фокусируются на мелких деталях, таких как конкретные изменения в шерсти или цвете волос, сравнение размеров элементов морды, округлость и резкость ее частей и так далее. В классических подходах также отсутствует способность распознавать и использовать структурную информацию изображения и различные зависимости между элементами изображения, которые недостаточно близки. Кроме того, данные для обработки были несбалансированными». 

Доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ», сопредседатель жюри соревнований Дмитрий Ильич Каплун

Помимо интересной задачи для специалистов в области компьютерного зрения, конкурс решал еще одну важнейшую задачу, стоящую перед зоологами, физиологами, специалистами по поведенческой психологии – оценки влияния стресса на поведение и благополучие животных. Как известно, стресс связан со старением. Длина теломер – генных последовательностей, ответственных за поддержание целостности генома – представляет собой биологические часы, которые эффективно подсчитывают деления клеток организма, таким образом измеряя старение. Воздействие гормонов стресса связано с преждевременным укорочением теломер. Таким образом, проект решал важные научные задачи по изучению взаимосвязи между средой, окружающей собаку, и длиной ее теломер, а также исследовал, может ли явный возраст собаки, предсказанный людьми, использоваться в качестве инструмента для оценки ее благополучия.

Работы конкурсантов оценивались по объективному критерию: наибольшее значение метрики mAP (mean average precision), то есть усредненное количество правильных определений возраста, на общем для всех наборе данных.

По решению жюри, в состав которого вошли представители СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Университета Хайфы и Университета Салфорда, победу в соревнованиях одержала сборная команда израильских ученых из Государственного технического колледжа Тель-Авива и Колледжа права и бизнеса Рамат-Гана. Достичь высокой степени точности работы искусственного интеллекта ученым помогло предположение о том, что большую часть информации о возрасте собаки можно получить по изображению ее мордочки, поэтому на первом этапе разработчики создали модель для ее распознавания и извлечения. На втором этапе была построена классификационная модель для определения возраста с использованием нейросетевой архитектуры VGG 19 и оптимизатора Adam, а также фреймворка FastAi для нахождения оптимальной скорости обучения.

Второе место завоевала команда ученых Научно-технического университета г. Краков (Польша). Исследователи попытались привести изображения – тренировочные данные – к единому стандарту. С помощью специального алгоритма YOLO они «обрезали» входные изображения таким образом, чтобы на картинке осталась только сама собака. Это позволило облегчить работу нейросети – она не получала дополнительных помех в виде других объектов, которые присутствовали на исходных фотографиях.

Тройку лидеров замкнул ученый из СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Инженер кафедры автоматики и процессов управления Сергей Романов использовал в решении задачи пятикратную стратифицированную перекрестную проверку и взвешивание функции потерь – это позволило свести к минимуму ошибки нейросети. «Сложность состояла в том, что, во-первых, я вообще не уверен, что задачу определения возраста собаки по фотографии можно решить с достаточно высокой точностью. Во-вторых, существует большое количество пород, и вряд ли можно разработать универсальный определитель возраста, который бы одинаково хорошо работал для всех их, а обучающая выборка была не такая большая. Задача соревнования была довольно сложной, именно поэтому участвовать в нем было интересно. Уже за рамками The DogAge Challenge я попробую улучшить решение», – комментирует результат Сергей Романов.

«Это был удивительный опыт для меня. Впервые я использую машинное обучение, пришлось глубоко изучить искусственный интеллект применительно к науке о животных. Это было для нашей команды новым полем, хотелось увидеть, как сработают предложенные нами методы и система в целом. Тема использования инструментов интеллектуального анализа данных, машинного обучения и больших данных важна и интересна. Данные инструменты действительно могут помочь улучшить качество жизни собак».

Заведующий кафедрой информационных систем Колледжа права и бизнеса Рамат-Гана, победитель соревнований Авраам Йосипоф

Победителям и призерам представители оргкомитета вручили денежные призы и памятные дипломы.

«В результате соревнований был сделан важный вывод: видимый возраст собаки, оцененный по фотографиям, потенциально может быть использован в качестве метода оценки благополучия животных. Это позволит в будущем совершить прорыв в области как физиологии животных, так и человека, поскольку дает ученым инструмент для количественной оценки влияния тех или иных факторов окружающей среды на жизнедеятельность».

Старший преподаватель кафедры информационных систем Хайфского университета, член жюри соревнований Анна Заманская

В ЛЭТИ давно ведутся разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В частности, эти инструменты широко применяются в технологии компьютерного зрения (Computer Vision), которая используются для распознавания различных объектов и их свойств на основе визуальных данных. Соревнования по автоматическому определению возраста собак стало новым импульсом в развитии машинного обучения для изучения состояния здоровья и поведения животных.