ИИ-сервисы постепенно выходят за рамки обычного распознавания объектов, а новые эксперименты в области мультимодальных моделей позволяют системам анализировать не только то, что находится на фотографии, но и строить предположения о дополнительных характеристиках сцены. Одним из таких направлений стала технология оценки вероятного запаха по изображению, которую начали тестировать для AI-функций «Алисы».
Новая система работает не как настоящий электронный сенсор запахов. Вместо этого нейросеть анализирует десятки визуальных признаков одновременно: форму объектов, цвет, текстуру поверхности, окружающую среду и тип сцены. Если пользователь загружает фотографию чашки кофе, выпечки, хвойного леса, фруктов или цветов, модель сопоставляет изображение с большой базой визуальных и текстовых связей, после чего прогнозирует вероятные ароматические характеристики.
Например, система может определить, что на снимке находится свежесваренный кофе, и сформировать описание с нотами горечи, жареных зёрен или шоколадных оттенков. При анализе цветочных композиций ИИ способен описывать сладкие, лёгкие или насыщенные ароматы на основе накопленных связей между объектами и текстовыми данными.
Подобные технологии могут использоваться в онлайн-торговле, выборе парфюмерии, рекомендациях продуктов и интерактивных сервисах. По сути, нейросети начинают добавлять цифровому изображению дополнительный смысловой слой, пытаясь приблизить визуальный контент к человеческому восприятию.
Новости нейросетей
25.05.2026