Может ли машинный интеллект опознавать растения?
Давайте посмотрим на некоторые примеры, которые даны ниже. Сегодня мы тестировали движок опознавания растений сайта iNaturalist на примере пяти видов из Центральной Мещеры. Это пузырчатка промежуточная (Utricularia intermedia), осока жёлтая (Carex flava), морошка (Rubus chamaemorus), болотница игольчатая (Eleocharis acicularis), страусник обыкновенный (Matteuccia struthiopteris).
Ниже даны исходные фотки и скриншоты предлагаемых на iNaturalist решений.
1. Пузырчатку система распознала без труда. Дала гарантию на род и первым же предложенным видом нашла нужный.
2. Осоки традиционно определять сложно, но габитус этого вида характерен. Поэтому опять система дала гарантию на род и первым предложенным видом снова нашла нужный.
3. Морошка снята сбоку, осенью и среди мха. Она не похожа в таком виде на другие рубусы - малину, ежевику, костянику. Думаете удалось обмануть iNat? Ха! Система снова дала гарантию на род и опять же первым предложенным видом нашла нужный!
4. Болотница игольчатая. Я был уверен, что это гроб. Зелёное на зелёном и в фокусе полтора колоска. Тут система дала гарантию только на семейство, но... Первым же видом нашла нужный ))
5. Страусник. Просто заросли, снятые сбоку. Тут система отказалась давать гарантии, а просто выкатила список из 10 предложений - сплошь папоротники. Страусник был только третьим в списке предложений, однако в Средней России два вида, которые выше, не растут. Поэтому добавив геопривязку, мы получаем верный результат.
Магия? Еще лет пять назад это было бы похоже на фокус, но сегодня - объективная реальность. Давайте разберемся, как эта система постоянно улучшается.
Еще год назад на iNaturalist было 8 млн наблюдений живых организмов. Большинство - из Северной Америки, ведь самые крупные комьюнити этого портала в США, Канаде и Мексике.
За 2018 год ресурс обрел популярность в мире и вот уже 18 млн наблюдений составляют эту базу. Каждое наблюдение может включать одну фотографию, а может и 10-20 фоток с разного ракурса того же вида.
Разработав движок машинного обучения распознавания видов по картинкам, его оказалось несложно в поточном режиме верифицировать всё новыми и новыми фотографиями. И вот здесь-то и таится главная "потребность" системы - куча новых фотографий уже известных видов, определенных сообществом. Загружаете не одну фиалку из точки A, а сразу 10 фотографий того же вида с разных ракурсов, объединив их в одно "наблюдение", и приносите в 10 раз больше пользы.
Цифровой гербарий МГУ развивается. Мы организовали на платформе iNaturalist проект "Флора России | Flora of Russia" (https://www.inaturalist.org/projects/flora-of-russia), в котором может участвовать каждый! Загружаете фотографию растения из природы, ставите точку (точнее, кружок) на карте, где вы его сняли и вносите свой вклад не только в документацию флоры страны, но и делаете всемирный разум чуть-чуть умнее. Спустя пару-тройку месяцев все растения вашего региона система будет определять почти без ошибок.
