Wyobraź sobie sztuczną inteligencję (AI), która potrafi analizować i rozumieć ruchome obrazy z subtelnością porównywalną do ludzkiego mózgu. Naukowcy z Scripps Research przekształcili tę wizję w rzeczywistość, tworząc przełomowy model AI o nazwie MovieNet. To innowacyjne rozwiązanie umożliwia przetwarzanie wideo w sposób przypominający sposób, w jaki nasz mózg interpretuje zmieniające się sceny w czasie rzeczywistym.
Nowy model AI, szczegółowo opisany w badaniu opublikowanym w czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences, naśladuje mechanizmy neuronalne, które pozwalają mózgowi rozumieć świat jako dynamiczną sekwencję obrazów. Dotychczas sztuczna inteligencja szczególnie dobrze radziła sobie z analizą statycznych obrazów, jednak MovieNet podnosi poprzeczkę, wprowadzając zdolność do rozpoznawania złożonych, zmieniających się scen. Takie podejście może zrewolucjonizować różne dziedziny, od diagnostyki medycznej po autonomiczne pojazdy, w których kluczowe znaczenie ma dostrzeganie najdrobniejszych zmian zachodzących w czasie.
>„Mózg nie widzi jedynie pojedynczych klatek; tworzy ciągłą narrację wizualną. Rozpoznawanie statycznych obrazów to ogromny postęp, ale zdolność mózgu do przetwarzania ciągłego strumienia ruchomych scen wymaga znacznie bardziej zaawansowanego rozpoznawania wzorców” – wyjaśnia dr Hollis Cline, dyrektor Dorris Neuroscience Center.
Jak działa MovieNet?
Aby stworzyć MovieNet, zespół Cline i Masaki Hiramoto – wybitny badacz Scripps Research – zainspirował się sposobem, w jaki nasz mózg przetwarza rzeczywiste sceny w krótkich sekwencjach, przypominających migawki filmu. Aby dokładniej poznać ten proces, naukowcy przeprowadzili eksperymenty na neuronach kijanek. Dlaczego kijanki? Jak wyjaśnia Hiramoto, ich układ wzrokowy jest wyjątkowo efektywny, a badania pokazały, że potrafią one wykrywać i reagować na ruchome bodźce.
Zebrane dane ujawniły, że w optycznym układzie kijanek znajdują się neurony zdolne do reagowania na specyficzne cechy ruchomych obrazów, takie jak zmiany jasności czy rotacja obrazu. Te neurony „składają” różne fragmenty obrazu w spójną sekwencję, działając podobnie jak elementy układanki lentikularnej – pojedyncze fragmenty mogą wydawać się nieistotne, ale po połączeniu tworzą pełny obraz w ruchu.
W szczególności neurony kijanek okazały się niezwykle wrażliwe na dynamiczne bodźce w przedziale czasowym od 100 do 600 milisekund. Dzięki temu są w stanie uchwycić subtelne zmiany w sekwencjach obrazów i przekształcić je w kompleksową mapę wizualną, przypominającą krótki klip filmowy. Działanie to stało się podstawą dla stworzenia systemu AI.
Przewaga MovieNet nad innymi modelami
Trenując MovieNet, naukowcy wykorzystali podobne zasady „filmowego przetwarzania” obserwowane u kijanek. Dzięki temu AI mogła rozpoznawać subtelne różnice w dynamicznych ujęciach. Aby sprawdzić skuteczność modelu, przeprowadzono test, w którym AI analizowała klipy przedstawiające ruch kijanek w różnych warunkach środowiskowych.
Efekty przeszły najśmielsze oczekiwania: MovieNet osiągnął aż 82,3% dokładności w rozróżnianiu prawidłowych i nieprawidłowych zachowań kijanek. Dla porównania, wyszkoleni obserwatorzy ludzie osiągnęli wynik o 18% niższy, a zaawansowany model AI Google’a, GoogLeNet, uzyskał jedynie 72% skuteczności, mimo wykorzystania ogromnych zasobów treningowych.
Nie tylko precyzja wyróżnia MovieNet – system ten jest również bardziej ekologiczny. W tradycyjnych modelach AI przetwarzanie danych wiąże się z ogromnym zapotrzebowaniem na energię, co generuje duże obciążenie dla środowiska. Dzięki bardziej efektywnemu sposobowi kompresji i przetwarzania danych, MovieNet zużywa znacznie mniej energii, co czyni go bardziej zrównoważonym ekologicznie rozwiązaniem.
Przyszłość zastosowań MovieNet
Zastosowanie AI inspirowanej biologią pozwala nie tylko na większe oszczędności, ale również na poszerzenie potencjalnych obszarów jej użytkowania. W medycynie MovieNet może odegrać istotną rolę, pomagając w wykrywaniu subtelnych zmian związanych z wczesnymi etapami chorób. System ten może np. identyfikować niewielkie różnice w rytmie serca lub sygnały świadczące o początku chorób neurodegeneracyjnych, takich jak Parkinson. Takie zmiany, które mogłyby pozostać nieuchwytne dla ludzkiego oka, mogą być szybko wykryte dzięki zaawansowanej analizie ruchu.
Dodatkowo, zdolność MovieNet do analizy ruchów kijanek w odpowiedzi na różne chemiczne bodźce może znacząco ulepszyć proces testów farmakologicznych. Większość obecnych metod opiera się na analizie statycznych obrazów, co może prowadzić do przeoczenia istotnych zmian. MovieNet umożliwia natomiast obserwację dynamiki komórek w czasie rzeczywistym, co pozwala uchwycić najdrobniejsze zmiany i lepiej ocenić efekty testowanych substancji.
Inspiracja biologiczna kluczem do przyszłości AI
MovieNet pokazuje, jak czerpanie inspiracji z biologicznego funkcjonowania mózgu może prowadzić do tworzenia bardziej inteligentnych, precyzyjnych i zrównoważonych modeli AI. Badacze mają jednak nadzieję, że to dopiero początek. Dr Cline zapowiada dalsze prace nad udoskonalaniem technologii, aby mogła ona lepiej adaptować się do różnorodnych środowisk i wyzwań.
„Czerpanie z natury pozostaje niewyczerpanym źródłem innowacji w obszarze AI. Tworząc modele, które myślą jak żywe organizmy, otwieramy drzwi do osiągnięcia wydajności, które są poza zasięgiem tradycyjnych technologii” – podkreśla dr Cline.
MovieNet to dowód na to, że przyszłość AI kieruje się ku harmonii z naturą, dostarczając narzędzi, które nie tylko spełniają wysokie standardy efektywności, ale również szanują zasoby naszej planety.