Un système d'IA révolutionnaire apprend à prédire les postures 3D des chiens à partir d'images 2D

Des chercheurs de l'Université de Surrey ont réalisé une prouesse révolutionnaire en technologie d'intelligence artificielle (IA), enseignant à un système à prédire la posture tridimensionnelle (3D) de chiens à partir d'images bidimensionnelles (2D). Dirigée par l'étudiante en recherche de premier cycle Moira Shooter, l'équipe a utilisé une approche innovante qui ouvre la porte à diverses applications, allant de l'écologie à l'animation.

Dans une démarche pionnière, les chercheurs se sont tournés vers l'univers virtuel du jeu vidéo populaire Grand Theft Auto pour créer une multitude de chiens virtuels. En modifiant le jeu, ils ont substitué le personnage principal par huit races différentes de chiens, générant ainsi une riche base de données de comportements canins numériques. Cette initiative, baptisée DigiDogs, a fourni un ensemble de données riche composé de 27 900 images capturant diverses activités canines, y compris l'assise, la marche, l'aboiement et la course, dans différentes conditions environnementales.

Entraîner l'IA sur DigiDogs : un bond en avant dans les capacités prédictives

Traditionnellement, l'apprentissage des systèmes d'IA à percevoir les informations 3D à partir d'images 2D implique de leur fournir des connaissances sur la « vérité terrain » 3D, généralement obtenue grâce à des combinaisons de capture de mouvement pour les humains. Cependant, étendre cette approche aux chiens présentait un défi unique. Sans se décourager, les chercheurs ont exploité l'ensemble de données DigiDogs pour entraîner leur modèle d'IA, surmontant l'absence de données de capture de mouvement canine.

Mme Shooter a souligné la polyvalence de leur solution, envisageant des applications allant de la conservation de la faune au développement de mondes virtuels. Initialement entraîné sur des chiens CGI, le modèle d'IA démontre le potentiel d'extrapoler des modèles squelettiques 3D à partir de photographies d'animaux réels. Cette capacité promet de nombreux domaines, permettant aux conservacionnistes d'identifier la faune blessée et aux artistes de créer des animaux plus réalistes dans les environnements virtuels.

Axes futurs

À l'avenir, l'équipe de recherche vise à affiner son système d'IA en utilisant le modèle DINOv2 de Meta, garantissant ainsi sa capacité à prédire avec précision les postures 3D à partir d'images de chiens réels. En comblant l'écart entre les données virtuelles et réelles, ils aspirent à améliorer les performances du modèle et à élargir son applicabilité dans divers scénarios. Mme Shooter a souligné la richesse d'informations intégrées dans les postures 3D, soulignant leur supériorité par rapport aux photographies 2D.

Les travaux pionniers de l'Université de Surrey illustrent le potentiel transformateur de la technologie d'IA lorsqu'elle est couplée à des approches innovantes et à une collaboration interdisciplinaire. Alors que l'IA continue d'évoluer, alimentée par les avancées dans l'acquisition de données et la sophistication algorithmique, les possibilités d'améliorer notre compréhension du monde et de l'exploiter à des fins pratiques semblent sans limites.

La convergence de la simulation virtuelle, de l'IA et des données du monde réel promet de révolutionner de nombreux domaines, de la conservation de la faune au divertissement. La recherche de l'Université de Surrey représente une étape importante vers le déverrouillage des capacités prédictives de l'IA, marquant un jalon dans la quête d'exploitation de la technologie pour relever des défis complexes et débloquer de nouvelles opportunités. Avec une innovation et une collaboration continues, l'avenir de l'IA promet un potentiel immense pour remodeler notre monde pour le mieux.