Институтът INSAIT към Софийския университет “Св. Климент Охридски” представя EgoNight – първото по рода си мащабно изследване, посветено на разбирането как съвременните AI модели възприемат и интерпретират визуална информация в условия на ниска осветеност. Проектът е приет на ICLR 2026 – една от водещите международни конференции в областта на изкуствения интелект.
С нарастващото приложение на технологии като смарт очила, автономни роботи и интелигентни асистенти способността на AI да функционира надеждно в реални условия става все по-критична. Въпреки това, по-голямата част от съществуващите модели за компютърно зрение са обучени основно върху данни, заснети при дневна светлина, което ограничава тяхната ефективност през нощта.
EgoNight адресира този дефицит чрез цялостна рамка за оценка на егоцентрично зрение в нощни условия. В основата ѝ стои EgoNight-VQA – задача за визуално-въпросно отговаряне, която комбинира синхронизирани видеа ден–нощ, анализ на дълбочина и извличане на информация при различни осветености.
Наборът от данни включва 90 видеа, заснети в София, както и синтетично генерирани сцени, общо 3 658 въпрос-отговор двойки в 12 категории. Данните са валидирани чрез над 300 часа човешка анотация. Ключов принос е разработената процедура за ден–нощ подравняване, която използва дневни референции за повишаване качеството на анотациите при слаба осветеност.
Емпиричните резултати показват значителен спад в представянето: дори най-съвременните мултимодални модели постигат приблизително 30% точност при задачите в EgoNight-VQA. Анализът разкрива, че затрудненията не се дължат единствено на ограничената видимост, а и на по-слаба способност за логическо разсъждение и съгласуване между различни типове данни.
В същото време изследването демонстрира потенциала на синтетичните данни като мащабируем подход за подобряване на представянето на AI системи в нощни условия.
Ресурси:
Страница на проекта: https://insait-institute.github.io/EgoNight/
Статия: https://arxiv.org/abs/2510.06218
Код: https://github.com/insait-institute/EgoNight
Набор от данни: https://huggingface.co/datasets/INSAIT-Institute/EgoNight/