Umelá inteligencia rozpoznáva medvede hnedé v Aljaške aj napriek zmenám vzhľadu
Zdroj: EPFL News - Cécilia Carron | 29. 1. 2026
Tím vedcov z EPFL a Alaska Pacific University vyvinul program umelej inteligencie, ktorý dokáže rozpoznať jednotlivé medvede hnedé vo voľnej prírode. Tento prelom má veľký potenciál pre výskum, manažment a ochranu. Rozpoznávanie medveďov je náročné, pretože ich vzhľad sa počas leta výrazne mení. PoseSwin sa zameriava na črty hlavy a postoj, čo sa ukázalo ako efektívnejšie než samotný tvar tela. Algoritmus využíva technológiu transformerov, podobnú tej, ktorá poháňa modely ako ChatGPT.
Rozpoznávanie jednotlivých medveďov
Schopnosť rozlíšiť jednotlivé zvieratá - vrátane ich unikátnej histórie, pohybových vzorcov a návykov - môže pomôcť vedcom lepšie pochopiť, ako ich druhy fungujú, a tým lepšie spravovať ich biotopy a študovať dynamiku populácie. Dnešné systémy počítačového videnia na sledovanie zvierat sú účinné pri druhoch s výraznými vzormi a znakmi, ako sú zebry, leopardy a žirafy. Úloha je oveľa zložitejšia pri druhoch bez výrazných znakov, kde sú individuálne rozdiely ťažšie rozpoznateľné.
Výzvy pri rozpoznávaní medveďov
Rozlíšiť konkrétneho medveďa hnedého od jeho rovesníkov neinvazívnym spôsobom vyžaduje neuveriteľný zmysel pre detail a roky pozorovania tých istých medveďov. Tieto medvede sa na jar prebúdzajú z hibernácie s rozstrapatenou srsťou a výrazne schudnuté, pričom počas leta výrazne priberajú na váhe a kompletne vymenia zimnú srsť. To stačí na to, aby zmiatlo odborníkov aj algoritmy umelej inteligencie.
Vývoj programu PoseSwin
Tím vedcov z EPFL a Alaska Pacific University vyvinul program umelej inteligencie, ktorý dokáže rozpoznať jednotlivé medvede hnedé na fotografiách, aj napriek zmenám vo vzhľade medveďov a ťažkostiam spojeným so zachytávaním obrazov týchto plachých a ďaleko sa pohybujúcich zvierat. Naša biologická intuícia bola, že črty hlavy v kombinácii s postojom budú spoľahlivejšie než samotný tvar tela, ktorý sa dramaticky mení s priberaním na váhe. Dáta nás potvrdili - PoseSwin výrazne prekonal modely, ktoré používali obrázky tela alebo ignorovali informácie o postoji.
Zachytenie skutočnej identity medveďa
Architektúra programu vedcov je založená na transformeroch - rovnakej základnej technológii, ktorá poháňa veľké jazykové modely ako ChatGPT - ale špecificky prispôsobená na analýzu obrazov. „Použili sme techniku nazývanú metrické učenie na trénovanie transformera, aby pochopil vzťahy medzi rôznymi časťami obrazov,“ hovorí Mathis. To znamená, že algoritmus sa naučil nielen rozpoznávať jednotlivé medvede na základe charakteristík, ale aj chápať vzťahy medzi rôznymi časťami obrazov.
Zdroj
Autor pôvodného článku: Cécilia Carron
Zdroj: EPFL News
Originál: https://actu.epfl.ch/news/ai-enables-a-who-s-who-of-brown-bears-in-alaska
Preklad a úprava: Redakcia umelainteligencia24
Licencia: CC BY-SA 4.0
Inzercia
Tento článok bol pôvodne publikovaný na EPFL News. Preklad a úprava: Martin Kováč, umelá inteligencia24.
O autorovi
Martin Kováč
Martin je technologický novinár so zameraním na umelú inteligenciu, umelú inteligenciu a automatizáciu. Po štúdiu informatiky na STU v Bratislave pracoval v niekoľkých technologických firmách, odkiaľ prináša praktický pohľad na najnovšie inovácie. Pre umelá inteligencia24 pokrýva témy od priemyselných AI systémov až po spotrebiteľskú elektroniku a autonómne vozidlá.
