Авито запустил «ХвостРадар»: ИИ-поиск пропавших питомцев по фото

Иван Громов 02.07.2026 1 минуты чтение

Потеря домашнего питомца — это всегда стресс и долгие часы поиска. Платформа «Авито» совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI и собственным научным центром представила «ХвостРадар» — первую в мире систему, которая ищет потерянных животных по фотографиям с помощью искусственного интеллекта. За последний месяц сервис уже помог вернуться домой более чем 400 питомцам, а официальный запуск состоится 6 июня 2026 года.

Алгоритм анализирует визуальные признаки: окрас, породу, форму морды, расположение пятен и ушей — всё, что делает животное уникальным. Кроме того, система учитывает геолокацию и дату пропажи, автоматически сопоставляя объявления о пропавших и найденных питомцах. При обнаружении потенциального совпадения пользователи получают предложение связаться друг с другом через внутренний чат платформы. Это исключает необходимость просматривать сотни постов вручную и значительно ускоряет процесс.

Особенность «ХвостРадара» в том, что он обучался на миллионах реальных изображений и способен учитывать даже нюансы: например, рисунок шерсти у собак или форму ушей у кошек. Также алгоритм работает с текстовыми описаниями — он анализирует поведенческие детали из объявлений, что повышает точность поиска. Достаточно загрузить фото в раздел «Потерянные животные», и система предложит похожие объявления, в том числе те, которые были поданы как «найдено».

Особенно важно, что технология доступна не только владельцам животных, но и волонтерам и приютам, помогающим воссоединять питомцев с хозяевами. По сути, «ХвостРадар» становится универсальным инструментом, который заменяет расклейку листовок и бессистемный поиск в соцсетях. Разработчики уже запатентовали технологию и обещают её дальнейшее развитие: в будущем система будет учитывать не только внешность, но и особенности поведения, а также интегрироваться с другими сервисами платформы. Это действительно полезный пример применения ИИ для решения социально значимых задач, который может стать эталоном для аналогичных сервисов в других странах.

Читайте также: