Belgiya va Germaniya olimlari muvaffaqiyatli realistik animatsiyalangan makak modellarini yaratdilar. Bu avtarlar jonli makakalarda videoda ko'rsatilgan haqiqiy me'yorimonlarga o'xshash diqqatni uyg'otdi.
Belgiya va Germaniya olimlari muvaffaqiyatli realistik animatsiyalangan makak modellarini yaratdilar. Bu avtarlar jonli makakalarda videoda ko'rsatilgan haqiqiy me'yorimonlarga o'xshash diqqatni uyg'otdi.
Tadqiqot jarayonida tadqiqotchilar jismoniy belgilar yoki har bir kadrni qo'lda belgilashdan qochdilar. Buning o'rniga ular sakkiz ta kamera yordamida to'plangan ma'lumotlardan foydalanishdi. Faqatgina alohida kadrlarga belgi qo'yildi, keyin esa neyron tarmog'i avatar tanasidagi asosiy nuqtalar joylashuvini bashorat qilishni o'rgandi, bu esa uning harakat yo'lini tiklash imkonini berdi.
Tadqiqot PLoS Biology ilmiy nashrida e'lon qilindi.
Agar avatarning realistikligi pasayib ketsa, makakalarning unga bo'lgan diqqati kamayishi aniqlandi. Bu kuzatuv mashhur «qo'rqinchli vodi» effektining namoyon bo'lishini ko'rsatadi. Avval olimlar primatlarda qabul qilishni o'rganish uchun animatsiyalangan yuz avtarlarini yaratishgan edi, bu ularga ushbu effektni yengib o'tishga yordam berdi: makakalar realistik yuz avtarlarga jonli qarindoshlariga teng darajada e'tibor qaratishdi, ammo sochsiz avtarlar e'tibordan chetda qoldi.
Primatlarda harakatlanayotgan tanalarni qabul qilishni o'rganish bir qator omillar bilan murakkablashadi. Jismoniy belgilar yordamida harakatlarni ushlash texnologiyasi qo'llanilmaydi, chunki makakalar tozalash paytida ularni tashlab yuborishga moyil. Bundan tashqari, qo'lda kadrma-kadr belgilash juda katta vaqt talab qilardi, chunki hatto qisqa animatsiya uchun ham yuzlab kadrlarga o'nlab belgi qo'yish kerak bo'lar edi.
Tybingen universiteti klinikasining va Leuven katolik universitetining guruh rahbari Martin Gize bu to'siqlarni bartaraf etishga muvaffaq bo'lib, makaka-rezusning (Macaca mulatta) harakatlanuvchi avatarni ishlab chiqdi. Buning uchun makakalar qafasi atrofida sakkizta kamera tizimi o'rnatildi va 2,5 soatlik video material yozib olindi. Ushbu materialdan yurish yoki individning burilishini ko'rsatadigan qisqa roliklar, shuningdek, ikki makakaning tozalanishi bilan bog'liq ikki daqiqalik fragment tanlandi. Har bir kamera sekundiga 80 kadr tezligida ishlaydi.
To'liq qo'lda belgilash o'rniga, odam ikkita kameradan har soniyada o'rtacha 42 bo'g'imning joylashuvini belgiladi. Keyin dastur bu belgilangan nuqtalarni qolgan oltita kameradan olingan kadrlarga proyeksiyaladi. Anipose algoritmi olgan ikki o'lchovli koordinatalarni uch o'lchovli shaklga aylantirish uchun fazoviy-vaqtinchalik triangulyatsiya dan foydalandi. Neyron tarmog'i qo'lda belgilanmagan kadrlardagi joylashuvni bashorat qilish uchun javobgar edi. Animatsiyaning realistikligini ta'minlash uchun algoritmni bo'g'imlar orasidagi masofalarning doimiy va harakatlarning silliqligini kafolatladi, kadrlar orasidagi koordinatalarning keskin o'zgarishlarini oldini oldi. Ushbu uch o'lchovli ma'lumotlar tayyorlangan 3D modelga joylashtirildi, bu esa realistik animatsiyalangan avatar yaratilishiga olib keldi.
Avatarning harakat yo'llari va haqiqiy makakaning videodagi harakati o'rtasidagi moslik 18–29 millimetr chegarasidagi xatolikni tashkil etdi. Keyin olimlar makaka-rezusning sakkiz erkakiga haqiqiy makakalar va ularning avatarlarini o'z ichiga olgan videoroliklarni ko'rsatishdi. Aynan tanaga, yuzga emas, reaksiyani baholash uchun videolardagi va avtarlardagi yuzlar maqsadli ravishda xiralashtirildi. Makakalar haqiqiy me'yorimon va avatar siluetiga bir xil miqdorda qarashni qayd etdilar, agar avatar soch va teksturalar kabi realistiklikka ega bo'lsa. Biroq, simli modelga e'tibor kamroq qaratildi. Ammo rang, soch va teksturalardan mahrum bo'lgan kulrang avatarga makakalar ikki barobar kam e'tibor qaratishdi. Mualliflar bunday avatar makakalarda «qo'rqinchli vodi» effekti tufayli noqulaylik keltirib chiqarishiga kelishib yetishdilar.
Makaka tanasining birinchi animatsiyalangan avatarni yaratish mualliflarga rezus makakalarida turli ijtimoiy signallarni (yuz va tana) qayta ishlash mexanizmlari ehtimol bir xil tamoyillarga amal qilishini ko'rsatishga imkon berdi, chunki «qo'rqinchli vodi» effekti ikkala holatda ham kuzatiladi. Kelajakda bunday boshqariladigan avatar primatlarning qarindoshlarining harakatlanayotgan tanalariga reaksiyasini o'rganish vositasi bo'lishi mumkin. Shunga qaramay, tadqiqotchilar sakkizta kamera yordamida ikki makakaning harakatini kuzatish nuqtalarning tez-tez chigalanishi tufayli kamroq aniq ekanligini ta'kidladilar.
Windows 11 iyul oyida chiqarilgan va monitor rangini ko'k, sariq va to'q sariq kabi turli tuslarga o'zgartirish imkonini beradigan Ekran Tonalligi (Screen Tint) deb nomlangan yangi funksiyaga ega bo'ldi. Ushbu xususiyat vizual charchoqni kamaytirish uchun ishlab chiqilgan.
Microsoftning ma'lumotlariga ko'ra, bu vosita uzoq va yuqori to'yinganlikdagi ekranlarga ekspozitsiya natijasida yuzaga keladigan ko'z tirnashishini yumshatishga yordam beradi. Asosan, bu uzoq muddatli monitorlardan foydalanish paytida vizual charchoqni kamaytirish uchun mo'ljallangan yordamchi xususiyat bo'lib, shuningdek, yorug'likka sezgir odamlar uchun ham foydalidir.
Ekran Tonalligi tanlangan rangni butun ekranga bir xil qo'llash orqali ishlaydi, bu esa odatda standart oq fon dan tarqaladigan kuchli yorug'likni pasaytirishga xizmat qiladi. Garchi ekranning yorug'ligini kamaytirish mumkin bo'lsa-da, bu yechim har doim yetarli bo'lmasligi mumkin, chunki qora matn va oq fon orasidagi kontrast past yorug'likda ham noqulaylik keltirib chiqarishi mumkin.
Bundan tashqari, ba'zi vaziyatlarda, masalan, kompyuterni kuchli quyosh nurlari tushadigan deraza yaqinida ishlatganda, yorug'likni kamaytirish ekranni haddan tashqari qorong'i qilishlari va o'qishni qiyinlashtirishi mumkin. Ekran Tonalligi funksiyasi yorug'likning rangini o'zgartirgani sababli, qo'llanilgan ton ko'zlar uchun kamroq 'agressiv' tuyulishi mumkin, bu yorug'lik darajasini kamaytirishdan qat'i nazar.
Bu xususiyatni Kechki Yorug'lik (Night Light) funksiyasidan ajratib ko'rsatish muhim. Ekran Tonalligi rangni sozlaydi, boshqa tomondan, Kechki Yorug'lik belgilangan vaqtlarda ekranning issiq (to'q sariq) tus olishini ta'minlab, agar kompyuter kechqurun ishlatilsa, uyquga zarar yetkazishining oldini oladi.
Windows 11 da Ekran Tonalligini yoqish uchun foydalanuvchi Bosh menyu orqali navigatsiya qilishi, Sozlamalar, keyin Ajoyibliklar va oxirida Ekran Tonalligiga kirishi kerak. Standart holatda ushbu funksiya o'chirilgan bo'ladi va tegishli tugma yuqori o'ng burchakda faollashtirilishi kerak.
Faollashtirilgandan so'ng, mavjud tonlardan birini tanlash kerak: to'q sariq, pushti, sariq, ko'k, yashil yoki kulrang. Shuningdek, 'Ranglarni ko'rsatish' tugmasi orqali maxsus ton yaratish imkoniyati mavjud. Bundan tashqari, Tonallikni qo'llash intensivligini Kuchlash nazoratida belgilash mumkin. Matnda sariq va kulrang tonlar yanada qulayroq deb hisoblangan, pushti esa yoqimli emasligi aytilgan.
Ta'kidlanadiki, Ekran Tonalligi tizimning 2026-yil iyul oyidagi yangilanishlari bilan birga Windows 11 ning yakuniy versiyasida chiqarilgan resurslardan biridir. Qo'shilgan yana bir yangilik – Windows Update orqali yangilanishlarni maxsus davrlar uchun pauza qilish imkoniyatidir.
Shvetsiyadagi Uppsala universiteti tomonidan o'tkazilgan yaqinda chiqqan tadqiqot Quyoshning avval taxmin qilinganidan ancha yuqori konsentratsiyada kumushga ega ekanligini ko'rsatdi, bu elementning taxminan 55% ko'proq bo'lishini bildirdi.
Bu kashfiyot Quyosh atmosferasini tahlil qilish uchun yangi model ishlab chiqish orqali amalga oshirildi. Ushbu model yulduzning yanada aniqroq tarkibini olishga imkon berdi va Quyoshda olingan kumush darajasi bilan Quyosh tizimi boshida hosil bo'lgan meteoritlardagi miqdori o'rtasidagi tarixiy farqni hal qilishga yordam berdi.
Garchi Quyosh asosan vodorod va geliydan tashkil topgan bo'lsa-da, u karbon, temir va kumush kabi og'irroq elementlar izlarini ham o'z ichiga oladi. Bu moddalar yulduz massasining faqat 1,5% ni tashkil etadi, ammo ular Koinotning kelib chiqishi haqida muhim ma'lumotlarni tashishlari sababli juda muhimdir.
Uppsala universiteti Fizika va Astronomiya fakultetining doktorant o'quvchisi Sema Caliskan ushbu tadqiqotni olib bordi. U Quyosh tarkibi haqidagi chuqur bilim Koinot bo'ylab tarqalgan boshqa osmon jismlarini tushunish uchun fundamental ahamiyatga ega ekanligini ta'kidlab, Quyosh astronomiyada asosiy havolalar nuqtasi vazifasini bajarishini bildirdi.
Quyoshdagi kumush miqdorini aniqlash uchun olimlar spektroskopiyadan foydalanishdi va yulduz tomonidan chiqarilgan yorug'likni tahlil qilishdi. Ushbu texnika kuzatilayotgan yorug'likdagi atomlar tomonidan qoldirilgan maxsus naqshlarni, ya'ni spektr chiziqlarini aniqlash orqali ishlaydi, ular har bir modda uchun noyob kimyoviy imzoning vazifasini bajaradi.
Metodologik taraqqiyot yulduzning yanada batafsil modeli yaratilishi natijasida yuzaga keldi. Ushbu model Quyoshning tashqi qatlamlarining simulyatsiyasini kumushning atom harakati haqidagi yaxshilangan hisob-kitoblar bilan birlashtirdi va oldingi yondashuvlarda mavjud bo'lmagan ta'sirlarni kiritdi. Amaliy natija esa kumush miqdori 55% ko'proq deb baholash bo'ldi.
Bu kashfiyot turli ilmiy sohalarga foyda keltirish potentsialiga ega, jumladan boshqa yulduzlarning tarkibi bo'yicha tadqiqotlarni yaxshilash, kosmosdagi og'ir elementlarning kelib chiqishini tushunish, sayyoralar va kosmik materiallar shakllanishini o'rganish, shuningdek, Galaktik yo'lning kimyoviy evolyutsiyasini tahlil qilish.
Yillar davomida Quyoshda o'lchanadigan kumush miqdori va kimyoviy jihatdan boshlang'ich deb tasniflangan meteoritlardagi aniqlangan miqdor o'rtasida farq mavjud edi. Ikkalasi ham taxminan 4,6 milliard yil oldin bir xil gaz va chang bulutidan kelib chiqqani uchun qiymatlarda mos kelishi kutilardi. Yangi taxmin bu natijalarni yaqinlashtirishga yordam berdi va shu tariqa bu eski o'lchash muammosini bartaraf etdi. Caliskan tushuntirdi,ki, yangi model Quyosh kumushining miqdorini aniqlash uchun ishlatiladigan spektr chiziqlarini yanada aniqroq talqin qilish imkonini beradi. Jamoa ushbu usulni kumush va boshqa elementlarning Koinot bo'ylab taqsimlanishini xaritalash uchun boshqa yulduzlarga kengaytirishni rejalashtirmoqda.
Rio-de-Janeirodagi 25 yoshli dasturchi sun'iy intellektdan foydalanib, Braziliya imo-ishoralar tilini (Libras) o'rganish va tarjima qilishni qo'llab-quvvatlovchi raqamli vositani yaratdi. Aprenda Libras nomli bu ilova Gabriel Sayles tomonidan og'irligini kamaytirish maqsadida mustaqil ishlab chiqilgan bo'lib, u jim va eshituvchi odamlar o'rtasidagi muloqotni yaxshilashga qaratilgan.
G'oya dasturchining jim o'qituvchi tomonidan olib borilgan dars paytida akademik tajribasi natijasida paydo bo'ldi, u Libras tilida gaplashardi. U uning universitet ta'limini olishda duch keladigan qiyinchiliklarni bilib olgach, Sayles inklyuzivlikka yo'naltirilgan texnologik yechim topishga qaror qildi.
Loyiha sun'iy intellekt texnologiyalari yordamida amalga oshirilgan va mobil telefon kamerasi orqali harakatlarni aniqlash hamda ularni tushunarli belgilar sifatida tarjima qilishni ta'minlaydi. Bu ilova ham o'qitish, ham kundalik muloqotda yordam berish uchun mo'ljallangan.
Aprenda Libras ilovasi foydalanuvchilarga imo-ishoralar tilini o'rganishga, yangi belgilarni mashq qilishga va o'z taraqqiyotini kuzatib borishga imkon beradi. Bundan tashqari, platforma tarjima funksiyasiga ega bo'lib, bu jim odamlarga Librasni bilmaydiganlar bilan o'zaro aloqada bo'lishga yordam beradi. Foydalanish misollari orasida restoranlar, kafelar va boshqa jamoat joylariga tashrif buyurish keltiriladi, bu jimlar jamiyati turli ijtimoiy sohalarda ishtirok etishiga yordam beradi.
Tizimni yaratish uchun Gabriel Sayles Google tomonidan ishlab chiqarilgan ochik kodli MediaPipe texnologiyasidan foydalangan, bu texnologiya tananing harakatlarini aniqlash uchun mo'ljallangan. Sun'iy intellekt qabul qilingan tasvir ketma-ketliklari asosida bajarilgan imo-ishoralarni tahlil qiladi va tegishli belgini aniqlaydi. Vositaning rivojlanishi ham foydalanuvchilarning ishtirokiga bog'liq, chunki ilova Librasning mintaqaviy variantlari kabi yangi belgilar yuborish imkonini beradi, bu esa ma'lumotlar bazasini kengaytirish va AI ishini yaxshilash uchun xizmat qiladi.
Yaratuvchi Gabriel Saylesning so'zlariga ko'ra, platformani ishlab chiqish jim odamlar hayotiy muhim xizmatlarda, ayniqsa tarjimonlar yo'qligida, duch keladigan qiyinchiliklar tufayli amalga oshirildi, masalan, kichik shifoxonalarda. Hozirda ilova faqat Android qurilmalari uchun Play Store orqali mavjud. Dasturchi Apple qurilmalari, masalan, iPhone va Mac uchun mavjudligini kengaytirishni, shuningdek, veb-brauzerlar uchun versiya chiqarishni rejalashtirmoqda. Foydalanuvchilar fikr-mulohazalari asosida yaxshilanishlar kiritildi, jumladan, boshqa tillardan, masalan, ispan tilidan Librasga kontentni tarjima qilish imkoniyati, bu jimlar va xorijiy tillar egallari o'rtasidagi o'zaro aloqa imkoniyatlarini oshiradi.
