Проекты

Краткое описание

1. Краткое описание проекта

Проект направлен на проверку гипотезы о возможности с высокой точностью идентифицировать отдельных особей приматов по фотографиям их лиц. Такой подход обеспечивает неинвазивный метод идентификации.

В случае подтверждения гипотезы учёные-приматологи получат новые инструменты: можно будет повторно анализировать фотоархивы и видеозаписи, устанавливая, одна и та же ли особь зафиксирована на протяжении разных лет, а также сопоставлять эти данные с поведенческими наблюдениями. В дикой природе метод избавит от необходимости отлавливать животных и наносить метки, а в вольерных условиях упростит работу исследователей: конкретных особей можно будет находить и отслеживать с помощью фотокамер.

Проект имеет «разведочный» характер: на первом этапе методика будет проверена на макаках-резусах в Курчатовском комплексе медицинской приматологии, где содержится крупная популяция, позволяющая сформировать репрезентативный датасет. Здесь же возможно тестирование подхода на более редких видах, для которых объём данных ограничен.

Дополнительным результатом станет публикация размеченного по особям датасета фотографий макак-резусов. Такой ресурс будет востребован как приматологами, так и специалистами в области компьютерного зрения.

2. Научное обоснование

Индивидуальная идентификация приматов с помощью компьютерного зрения уже доказала эффективность. Schofield et al. (2023) продемонстрировали, что автоматическое распознавание лиц позволяет анализировать социальные связи приматов (Methods in Ecology and Evolution). Zhang et al. (2025) предложили лёгкую модель для работы в реальном времени в условиях ограниченных вычислительных ресурсов (PMC, 2025).

Особенность проекта заключается в проверке применимости метода на базе данных, полученной в условиях вольерного комплекса Курчатовского центра, где содержатся тысячи макак-резусов. Такой масштаб позволит протестировать алгоритмы как на больших выборках, так и оценить переносимость на ограниченные данные редких видов. Будет разработано отечественное решение для идентификации приматов. Публикация российским ученым размеченного датасета создаст открытый бенчмарк для последующих международных исследований.

3. Цель проекта

Создание и апробация неинвазивного метода автоматической идентификации макак-резусов по фотографиям лиц с использованием современных алгоритмов компьютерного зрения.

4. Задачи проекта

- До 1 августа 2026 года сформировать и разметить датасет из не менее чем 8 000 фотографий макак-резусов; опубликовать датасет в открытом доступе.
- До 1 декабря 2026 года разработать и обучить модель компьютерного зрения, обеспечивающую точность идентификации не ниже 90 % на тестовой выборке.
- До 1 февраля 2027 года разработать интерфейс веб-приложения и интегрировать модель компьютерного зрения в сервис.
- До 1 июня 2027 года разработать методические рекомендации по применению метода и обосновать возможность масштабирования на редкие и исчезающие виды приматов.
- До 31 августа 2027 года подготовить научную статью по результатам проекта и представить доклад на профильной конференции.

5. Обоснование социальной значимости

Проект развивает методы этичного и неинвазивного мониторинга животных, снижая необходимость в стрессовых для них процедурах маркировки. Внедрение системы идентификации обеспечит:

- повышение эффективности исследований поведения и экологии приматов в российских организациях, включая международные проекты (например, Российско-Вьетнамский тропический центр), а также среди специалистов в дружественных странах (Вьетнам, Куба, Китай и др.);
- создание автоматически обновляемой базы данных, полезной для международного научного сообщества.

6. География проекта

Основная площадка — город Сочи, Курчатовский комплекс медицинской приматологии, где будет проведён сбор изображений. Обработка данных и обучение алгоритмов будут выполняться на арендуемых GPU-серверах.

7. Мой опыт

У меня большой опыт в организации масштабных проектов: я руковожу школьным этапом Всероссийской олимпиады школьников на платформе «Сириуса». В проекте ежегодно участвуют 83 региона и более 3,5 миллионов школьников.

В научной сфере я — призёр международного конкурса IBIS по регуляторной геномике, участвую в грантовых проектах по анализу single-cell данных и разработке алгоритмов машинного обучения. Участвовал в создании систем аннотации для десятков тысяч биологических экспериментов, а также разработал продукт для спортивной лаборатории, который на основе больших языковых моделей и RAG-поиска формирует индивидуальные рекомендации спортсменам по результатам тестирований.

8. Целевые группы

- Популяция макак-резусов, содержащихся в Курчатовском комплексе.

- Научные сотрудники НИИ приматологии, особенно исследователи, изучающие поведение.

- Международное сообщество приматологов, использующее фото- и видеоданные для анализа популяций.