Нейросети уже давно научились отличать одних животных от других или даже создавать изображения несуществующих в реальности кошек. Однако теперь исследователи решили пойти еще дальше. Сотрудники Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева представили новую нейросеть, которая может распознать птицу всего лишь по одному перу. Для ее создания ученые воспользовались множеством фотографий из специальных орнитологических баз.
Новая нейросеть предназначена как для профессионалов, так и для любителей. Она может быстро определить вид птицы по самым разным данным. Для этого не нужны специализированные инструменты. Как сообщают создатели проекта, нейросеть поможет сделать авиаперелеты еще более безопасными. Кроме того, она несет в себе огромный потенциал для тех, кто хочет изучать птиц просто в познавательных целях. В разговоре с информационным агентством РИА Новости ученые отметили, что перья многих птиц идентичны настолько, что распознать их довольно трудно даже специалистам.
Раньше для такой работы был нужен полноценный ДНК-тест, специальные атласы или длительный ручной поиск по массивам снимков. Кстати, исследователи не будут останавливаться на достигнутом. Они планируют развивать это направление и в ближайшее время займутся созданием специального ПО для быстрого пополнения базы самими пользователями. Программу также сделают более удобной.
Нейросети не только помогают исследователям, но и радуют простых пользователей. То и дело всплывают проекты программистов из разных стран, созданные с исключительно развлекательными целями. К примеру, в ноябре один из пользователей платформы Hugging Face создал нейросеть, которая превращает всех в дрэг-квин. С ее помощью примерить яркий образ могут не только люди, но и животные.
Примерно в то же время появился еще один хит соцсетей — нейросеть, генерирующая сюжет фильмов и сериалов по их постерам. По крайней мере, так заявляют разработчики. Но на самом деле сервис под названием Poster2plot позволяет «расшифровывать» абсолютно любые афиши и другие картинки, ведь загрузить в специальную форму можно что угодно.
Если говорить о более практичных разработках, то нельзя не упомянуть совсем новую нейросеть, которая умеет определять звуки в беззвучных видео. Ее создали с помощью нескольких программ для распознавания звуков и изображений. Ученые разделили аудио на две категории. К первой они отнесли конкретные звуковые объекты — например, телефонный звонок. Во вторую группу попали фоновые шумы, включая звуки улицы и разговоры прохожих. Для определения аудио была использована библиотека звуков Epidemic Sound, содержащая свыше 90 тысяч шумов.