Ученые Университета Иннополис, СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и ряда зарубежных вузов разработали ИИ-модель для распознавания …

Ученые Университета Иннополис, СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и ряда зарубежных вузов разработали ИИ-модель для распознавания активности человека Модель решает задачу с помощью двухветвевой архитектуры. Временная сверточная сеть с причинными свертками захватывает локальные и кратковременные активности, а двунаправленные рекуррентные слои с механизмом канального внимания анализируют и предсказывают долгосрочные движения пользователя. Нейросеть использует 50–62 тыс. параметров и 2–3,5 млн вычислительных операций на одно предсказание, что позволяет развертывать ее на устройствах без передачи данных в облако. В тестах фитнес-браслеты и смарт-часы с точностью до 98,91% определили более 30 видов действий — от бега до сложных физических нагрузок и опасных падений. Исследователи протестировали модель на трех общедоступных наборах данных, которые используются во всем мире для оценки систем распознавания активности человека. В условиях зашумления точность модели опускалась до 83,33%, укладываясь в рамки предсказуемого падения качества. 📃 Научная статья опубликована в журнале Complex & Intelligent Systems 🔗 Источник: https://mon.tatarstan.ru/index.htm/news/2558609.htm *** 📎 Российские ученые из Университета Иннополис, СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с исследователями Джадавпурского университета (Индия) в июле 2026 года представили гибридную нейросеть для распознавания эмоций.