Нова модель штучного інтелекту MovieNet, розроблена вченими з Дослідницького інституту Скріппса, демонструє високий рівень точності аналізу відеоматеріалів, перевершуючи людину на 18% і досягаючи точності 82,3%. Інновація базується на біологічних принципах, які дозволяють обробляти динамічні послідовності відео з ефективністю, подібною до роботи людського мозку.
Дослідники, зокрема Холліс Клайн і Масакі Хірамото, вивчили активність нейронів оптичного тектуму пуголовків, що мають виняткову чутливість до руху. Це дозволило їм змоделювати механізми збору фрагментів руху в цілісну картину. MovieNet навчалася на відео з пуголовками, розрізняючи нормальну та аномальну поведінку з високою точністю завдяки здатності фіксувати мінімальні зміни у яскравості та положенні об’єктів.
Однією з ключових переваг MovieNet є енергоефективність та швидкість обробки даних. Модель працює за принципом оптимізованого алгоритму, який нагадує “архівований файл” для ШІ — мінімум зайвої інформації, максимальна продуктивність. Це дозволяє використовувати її в режимі реального часу для різноманітних завдань, включно з медичною діагностикою, автономним водінням та фармацевтичними дослідженнями.
Результати, опубліковані в Proceedings of the National Academy of Sciences, підтверджують потенціал біологічно натхненних підходів у створенні машинного інтелекту нового покоління. MovieNet є яскравим прикладом того, як інтеграція принципів роботи мозку може сприяти розвитку ШІ з унікальними можливостями аналізу складних динамічних даних.
Схожі новини:
- ШІ навчився розбиратися в нейробіології краще за досвідчених учених
Штучний інтелект на базі великих мовних моделей демонструє високу точність у виявленні достовірності наукових даних, перевершуючи навіть досвідчених нейробіологів.
- Музичний ШІ Nvidia «генерує звуки, яких ніхто не чув» (відео)
Nvidia представила модель штучного інтелекту Fugatto, яка на основі текстових підказок генерує і перетворює будь-яку комбінацію музики, голосів і звуків, створюючи унікальні аудіопоєднання.