Диагноз по видео. Ученые ЛЭТИ научили нейросеть определять гиперактивность у собак

Искусственный интеллект анализирует поведение животных и дает оценку их состоянию. Этой разработкой ученых из ЛЭТИ уже заинтересовались в Австрии, Италии, Израиле и, конечно, в России. Какие перспективы сулит проект, «Фонтанка» узнала, пообщавшись с его научным руководителем.

Дмитрий Каплун — доцент кафедры автоматики и процессов управления Первого электротехнического. Под его руководством команда ученых разработала модель на основе машинного обучения, которая определяет степень выраженности синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) у собак. Искусственный интеллект «отсматривает» животных на видео и делает расчеты, по которым ветеринары ставят окончательный диагноз.

Заболеванием СДВГ считают не во всех странах мира. Однако среди симптомов этого психического расстройства — плохо управляемая импульсивность. Его носители могут представлять опасность и для себя, и для окружающих. Разработанный в ЛЭТИ метод позволяет с точностью более 80% определять, есть ли у живого существа этот синдром и в какой степени он проявляется.

Исследование петербуржцев поддержали коллеги из университетов Хайфы (Израиль) и Нортумбрии (Ньюкасл, Великобритания): на стороне россиян — техническая часть, а зарубежные партнеры предоставили видеоматериал для исследований и обеспечили контакты с заинтересованными ветеринарами.

Разработка может принести прямой экономический эффект, так как метод ученых ЛЭТИ подходит для анализа поведения и благополучия сельскохозяйственных животных. Уже поступили заявки на применение интеллектуального решения в коровниках и на птицефермах, где содержатся куры редких пород.

Также петербургские ученые получили отклики из Новосибирского государственного аграрного университета, Всероссийского научно-исследовательского института животноводства имени академика Л.К. Эрнста, Венского ветеринарного университета (Австрия), университета Болоньи (Италия).

Но ветеринария — далеко не единственная сфера применения разработки.

«Это, по сути, междисциплинарный проект, — рассказывает Дмитрий Каплун. — Алгоритмы анализа видео, аудио применимы и в медицине, и в технике. Например, они могут повысить эффективность расшифровки эндоскопических снимков, результатов МРТ и КТ. Или отладить технологические процессы на промышленных предприятиях».

Подробнее о разработке ученых ЛЭТИ читайте в нашем материале.