Omlouvám se za nechtěnou hru se slovy v názvu. Prostě to je přesně to, co nová služba umělé inteligence Sber založená na algoritmu CosFace umí: nejen rozlišit psa od kočky na fotce, ale rozpoznat obličeje konkrétních skutečných domácích mazlíčků s přesností 94 % pro psy. a 84 % u koček. Vývoj proběhl v rámci pojistného programu „Pet pod ochranou“ a má potenciál pro doškolení, úpravu a další využití nejen v pojistných produktech a nejen ve Sberbank. Řekneme vám, jak služba funguje, na co byly její modely vyškoleny a jak se může dále rozvíjet.

Jak funguje systém rozpoznávání zvířat?

Zpočátku se zdálo, že je problematické spolehlivě (ve smyslu požadavků pojistných produktů) odlišit různé psy či kočky stejného plemene. Hypotéza byla testována společným týmem vývojářů z Welfare Department, Robotics Laboratory a Sber Research and Innovation Department.

Před řešením problému ověřování domácích mazlíčků jsme se rozhodli prostudovat stávající produkty na trhu. Jedním z nich bylo řešení založené na identifikaci psů podle otisku nosu. Toto řešení nebylo pro náš produkt vhodné z následujících důvodů:

  1. Potřebovali jsme vyrobit produkt nejen pro psy, ale i pro kočky. A jejich nosy nemají tak výraznou nosní kresbu.
  2. Přinutit uživatele, aby si vyfotografoval svůj nos, se nám nezdálo nejlepší zákaznickou zkušeností – je těžké donutit domácího mazlíčka, aby seděl v klidu a vyfotografoval si zřetelně svůj nos;
  3. Dalším dalším problémem byl sběr dat.

Proto jsme se rozhodli znovu použít přístupy k ověřování lidí a používat nejen nos jednoho mazlíčka, ale celý jeho obličej.

Náš scénář ověření náhubku se proto skládá ze dvou po sobě jdoucích fází:

Nejprve určíme polohu obličeje zvířete, jeho typ (kočka nebo pes) a detekujeme na něm klíčové body (oči a nos). Nalezené souřadnice očí a nosu umožňují pochopit, zda se tlama dívá rovně (určením jejich vzájemné relativní polohy), a také ji normalizovat (zarovnat), aby se zlepšila kvalita ověření.

Druhý obdrží jako vstup dvě fotografie normalizovaných tváří domácích mazlíčků a poskytuje určitý stupeň důvěry v jejich podobnost (od 0 do 1).

V první fázi jsme experimentovali s různými architekturami modelů a také se samotným přístupem (použít jeden obecný model, nebo samostatný pro každý úkol?). V důsledku toho byly pro první fázi natrénovány 3 modely: 1 – detekoval obličej, 2 – klasifikoval druh, 3 – našel klíčové body. Stojí za zmínku, že nejnovější model měl svou vlastní jedinečnou architekturu, která prokázala velmi vysokou úroveň kvality a rychlosti.

ČTĚTE VÍCE
Jaké jsou výhody čaje z přesličky?

Ve druhé fázi vývoje modelu ověřování obličeje jsme zkoumali moderní přístupy k učení v biometrii: ztráta tripletů, siamské sítě, cosface, arcface. Model trénovaný pomocí algoritmu cosface si vedl nejlépe z hlediska poměru kvalita/rychlost.

Je třeba poznamenat, že nejlepší kvalitu jsme získali tím, že jsme vzali model natrénovaný na lidských tvářích a natrénovali jej na našich datech se zvířecími obličeji, ale to není překvapivé, protože trénovaný model již má schopnost extrahovat podobné vzory.

Jednu nahranou fotografii zpracují modely za 0,2 sekundy. Uvnitř aplikace je ve spojení s dalšími procesy rychlost o něco nižší, ale pro uživatele to není prakticky patrné – během 2-3 sekund obdrží ověřovací odpověď.

Přesnost rozpoznávání a jemnosti spojené s vlky

Přesnost prvního modelu je 98 %, chyby jsou spojeny s rozpoznáváním živočišných druhů, které jsou anatomicky velmi podobné těm domácím (například vlci pro psy a karakaly pro kočky). Rozhodli jsme se nezlepšovat přesnost prvního modelu ze dvou důvodů.

  1. To může znesnadnit rozpoznání domácích mazlíčků, jejichž vzhled je podobný vlkům a divokým kočkám. Například v důsledku selekce se tvář huskyho velmi přiblížila v poměru k tváři vlka. A pokud systém naučíte vyloučit všechny objekty, které vypadají jako vlci, majitelé husky mohou při ověřování fotografií svých mazlíčků obdržet falešně negativní odpovědi. Totéž se může stát u exotických plemen domácích koček, které mají mnoho společných znaků s divokými, jako jsou bengálky.
  2. Mezi domácími mazlíčky v Rusku je velmi málo domestikovaných divokých predátorů. Není třeba je rozeznávat.

Přesnost druhého modelu je u psů 94 % a u koček 84 %. Nyní to stačí k tomu, aby služba neudělala závažné chyby. Kromě toho je datová sada neustále aktualizována, aby se zlepšila přesnost.

Kde se nyní používá AI rozpoznávání domácích mazlíčků?

Ve světové praxi se identifikace mazlíčků provádí technologickou cestou pomocí čipu nebo méně technologickou cestou – pomocí značky či pasu. Ale buďme upřímní: procento lidí, kteří v Rusku dostanou alespoň pas pro domácího mazlíčka, je velmi malé. Nepřesahuje 1 % všech „majitelů koček“ a chovatelů psů. Chtěli jsme zpřístupnit náš produkt „Chráněný mazlíček“ komukoli, dokonce i těm, kteří mají doma kotě přivezené z ulice.

ČTĚTE VÍCE
Jak zvednout a opravit žaluzie?

K pojištění zvířete naším systémem stačí, aby majitel zvíře popsal, uvedl jeho typ, plemeno, pohlaví a věk a vyfotografoval jeho obličej na telefon. Když dojde k pojistné události, například když se pes zranil a musel podstoupit nákladnou léčbu, je potřeba, aby majitel poskytl stejné informace a doložil doklady z veterinární kliniky.

Dříve jsme měli i etapu s nahráním fotky mazlíčka. Ale před zavedením AI mohli někteří klienti posílat fotografie špatné kvality, s obtížným úhlem nebo nedostatečným osvětlením. Samozřejmě bylo obtížné ověřit, zda je zvíře dodržuje, když došlo k pojistné události. Systém AI takové situace eliminuje tím, že upozorní osobu, že přiložená fotografie není vhodná pro ověření. Vystavení pojistky je přitom stále k dispozici, i když majitel není doma a nemůže svého psa a kočku okamžitě odstranit. Uživatel může do 3 dnů nahrát fotografii, kterou mu nenápadně připomínáme. Systém rozpoznávání zvířat navíc urychluje proces vypořádání ztrát: pokud předtím ověření prováděl zaměstnanec za několik dní, nyní je automatické a probíhá v řádu hodin.

Sociální budoucnost rozvoje

Jak jste již pochopili, ověřování fotografií zvířat může fungovat i v jiných oblastech. Například stát se obecně uznávanou a jednoduchou alternativou k čipování a pasům domácích zvířat. Celý soubor parametrů náhubku psa je téměř stejně jedinečný jako otisk prstu jeho majitele. Tuto jedinečnost je obtížné sledovat lidským okem, ale neuronové sítě (matematické modely) to dokážou rychle a přesně. Rozpoznávání fotografií domácích mazlíčků je ve skutečnosti nezbytným předpokladem pro biometrické zvířecí pasy, které od majitele nevyžadují žádné další náklady nebo úsilí kromě jednoho klepnutí na tlačítko fotoaparátu.

Druhou velmi důležitou oblastí použití pro každého majitele mazlíčků je hledání ztracených mazlíčků. I když má pes například čip, vrátit jej majiteli není tak jednoduché, jak se zdá. Chytré telefony neumí číst čipy a zobrazovat informace o majiteli a nálezce nesmí zvíře vzít na kliniku. A i kdyby, klinika nemusí mít přístup ke všem databázím čipů.

Nahrání fotografie na web nebo do aplikace je mnohem jednodušší. Veterinář nebo dokonce kolemjdoucí, který na ulici uvidí ztraceného psa, ho může jednoduše vyfotit a přidat fotografii do databáze služeb AI. Pokud tam vlastník vytvořil inzerát s chybějící osobou, systém během několika sekund poskytne shodu. Podobné služby už ve světě existují, ale čím více jich bude, tím více milovaných mazlíčků se vrátí domů.

  • ai
  • umělá inteligence
  • rozpoznávání vzorů
  • sberai
ČTĚTE VÍCE
Jak se jmenují odstíny fialové?

Dříve se i samotná myšlenka identifikace rostliny z fotografie nebo identifikace zvířete stejným způsobem zdála neuvěřitelná. Nyní je to možné, umělá inteligence vám může pomoci, jak se říká.

p, bloková uvozovka 1,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 2,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 3,0,0,0,0 ->

Při procházce parkem jste si všimli, že vám na rukávu přistál roztomilý křehký hmyz. Je zcela zřejmé, že se jedná o motýla. Ale jaký druh motýla? Možná je to ve vaší oblasti extrémně vzácný druh? Všechno je možné.

p, bloková uvozovka 4,0,0,0,0 ->

Každý den vidíme různé formy života, ale nevíme, jak se jmenují. Příroda nás obklopuje a většina z ní zůstává bezejmenná. Nemusíme znát nazpaměť všechny biologické třídy a poddruhy, a přesto je někdy tak zvědavé zjistit, jaký druh živého tvora je před námi.

p, bloková uvozovka 5,0,0,0,0 ->

iNaturalist: historie umělé inteligence

Komunita iNaturalist začala s malou skupinou nadšenců, kteří pomáhali lidem identifikovat rostliny a zvířata z fotografií nahraných na web. Později vznikl nápad vytvořit aplikaci pro tento účel a nyní hlavní práci odvádí umělá inteligence.

p, bloková uvozovka 6,0,1,0,0 ->

p, bloková uvozovka 7,0,0,0,0 ->

Za celou dobu činnosti bylo zpracováno více než 5 milionů fotografií představujících asi 120 tisíc různých druhů. Pomocí geotagování snímků uživatelé nezávisle provádějí určitý druh globálního sčítání zvířat a umožňují tak specialistům dozvědět se více o stanovištích, migracích a přibližných počtech.

p, bloková uvozovka 8,0,0,0,0 ->

Během vývoje aplikace byly všechny fotografie nahrány do neuronové sítě, jejímž účelem bylo studovat charakteristické rysy živých bytostí. Vše začalo 13 tisíci různými druhy, z nichž každý byl zastoupen minimálně 20 fotografiemi.

p, bloková uvozovka 9,0,0,0,0 ->

Aplikace iNatural pro chytré telefony

První verze aplikace iNaturalist, vydaná v létě 2017, vykazovala překvapivě vysokou přesnost rozpoznávání: dokázala správně identifikovat několik vzácných druhů hmyzu odebraných z různých úhlů.

p, bloková uvozovka 10,0,0,0,0 ->

Aplikace má ale zatím kuriózní problémy s rozpoznáváním lidských dětí, zaměňuje je buď za leopardí žáby, nebo kroužkovce.

p, bloková uvozovka 11,0,0,0,0 ->

ČTĚTE VÍCE
Co lze vyrobit z kachního sádla?

Podobné aplikace identifikátorů byly vytvořeny již dříve, ale všechny byly omezeny na určité skupiny tvorů: ptáky, rostliny atd.

p, bloková uvozovka 12,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 13,1,0,0,0 ->

iNaturalist je schopen rozpoznat i houby podle barvy čepice, ale sami vývojáři upozorňují uživatele, že by se při cestě do lesa s košíkem neměli zcela spoléhat na jejich aplikaci: chyba umělé inteligence může mít katastrofální následky.

p, bloková uvozovka 14,0,0,0,0 ->

Tvůrci iNaturalist doufají, že jejich aplikace bude užitečná nejen milovníkům divoké přírody, ale také celníkům, kteří se občas setkávají s pašováním zvířat, a biologům, kteří analyzují snímky z videokamer. Ale než se tak stane, vyžaduje to seriózní práci. Vzhledem k tomu, že program spoléhá pouze na fotografie, musí být tvor poměrně velký a databáze obrázků je obrovská.

p, bloková uvozovka 15,0,0,0,0 ->

Aktuálně iNaturalist nejlépe rozpozná severoamerické druhy, ale vývojáři už mají dalekosáhlé plány na optimalizaci aplikace. Nedávno společnost uspořádala soutěž sponzorovanou společností Google, jejímž cílem bylo získat finanční prostředky a najít specialisty pro další práci.

p, bloková uvozovka 16,0,0,0,0 ->

Užitečné odkazy

Oficiální stránky iNaturalist:

p, bloková uvozovka 17,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 18,0,0,0,0 ->

Stažení aplikace iNaturalist pro iOS:

p, bloková uvozovka 19,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 20,0,0,1,0 ->

Stažení aplikace iNaturalist pro Android:

p, bloková uvozovka 21,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 22,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 23,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 24,0,0,0,0 ->

p, bloková uvozovka 25,0,0,0,0 ->

p, blockquote 26,0,0,0,0 —> p, blockquote 27,0,0,0,1 —>