Используя возможности искусственного интеллекта, новый инструмент с открытым исходным кодом упрощает анализ поведения животных

  • Пользователь Алексей Коровин опубликовал
  • 27 февраля 2023 г., 17:31:29 MSK
  • 0 комментариев
  • 86 просмотров
Команда разработала новый программный инструмент, который поможет исследователям в области естественных наук более эффективно анализировать поведение животных.

Графический

Команда из Мичиганского университета разработала новый программный инструмент, который поможет исследователям в области естественных наук более эффективно анализировать поведение животных.

Программное обеспечение LabGym с открытым исходным кодом использует искусственный интеллект для идентификации, категоризации и подсчета определенного поведения в различных системах моделей животных.

Ученым необходимо измерять поведение животных по целому ряду причин, от понимания всех способов воздействия конкретного препарата на организм до составления карты того, как цепи в мозге взаимодействуют, вызывая определенное поведение.

Исследователи в лаборатории преподавателя U-M Бинг Йе, например, проанализируйте движения и поведение Drosophila melanogaster — или плодовых мушек — в качестве модели для изучения развития и функций нервной системы. Поскольку плодовые мушки и люди имеют много общих генов, эти исследования плодовых мух часто дают представление о здоровье и болезнях человека.

"Поведение - это функция мозга. Таким образом, анализ поведения животных дает важную информацию о том, как работает мозг и как он меняется в ответ на болезнь", - сказал Юцзя Ху, нейробиолог из лаборатории Ye в U-M Life Sciences Institute и ведущий автор опубликованного 24 февраля Cell Reports Methods исследования, описывающего новое программное обеспечение.

Но идентификация и подсчет поведения животных вручную отнимает много времени и крайне субъективен для исследователя, который анализирует поведение. И хотя существует несколько программ для автоматической количественной оценки поведения животных, они представляют собой проблемы.

"Многие из этих программ анализа поведения основаны на заранее заданных определениях поведения", - сказал Йе, который также является профессором клеточной биологии и биологии развития в Медицинской школе. "Например, если личинка дрозофилы перевернется на 360 градусов, некоторые программы засчитают бросок. Но почему 270 градусов - это тоже не крен? Многие программы не обязательно обладают гибкостью для подсчета этого, если пользователь не знает, как перекодировать программу."

Мыслящий больше как ученый

Чтобы преодолеть эти проблемы, Ху и его коллеги решили разработать новую программу, которая более точно воспроизводит процесс познания человека — которая "мыслит" больше как ученый — и более удобна в использовании для биологов, которые, возможно, не имеют опыта в программировании. Используя LabGym, исследователи могут вводить примеры поведения, которое они хотят проанализировать, и обучать программное обеспечение тому, что оно должно учитывать. Затем программа использует глубокое обучение, чтобы улучшить свою способность распознавать и количественно оценивать поведение.

Одной из новых разработок LabGym, которая помогает применять это более гибкое понимание, является использование как видеоданных, так и так называемого "шаблонного изображения" для повышения надежности программы. Ученые используют видеозаписи животных для анализа их поведения, но видеозаписи содержат данные временных рядов, которые могут быть сложными для анализа программами искусственного интеллекта.

Чтобы помочь программе легче идентифицировать поведение, Ху создал неподвижное изображение, которое показывает характер движения животного путем слияния контуров положения животного в разные моменты времени. Команда обнаружила, что объединение видеоданных с изображениями шаблонов повысило точность программы в распознавании типов поведения.

LabGym также разработан таким образом, чтобы не обращать внимания на несущественную справочную информацию и учитывать как общее движение животного, так и изменения положения в пространстве и времени, во многом так, как это сделал бы исследователь-человек. Программа также может отслеживать нескольких животных одновременно.

Гибкость видов повышает полезность

По словам Йе, еще одной ключевой особенностью LabGym является его видовая гибкость. Хотя он был разработан с использованием дрозофилы, он не ограничен каким-либо одним видом.

"На самом деле это редкость", - сказал он. "Она написана для биологов, чтобы они могли адаптировать ее к видам и поведению, которые они хотят изучать, не нуждаясь в каких-либо навыках программирования или мощных вычислениях".

Выслушав презентацию о раннем развитии программы, фармаколог U-M Кэрри Феррарио предложила помочь Йе и его команде протестировать и усовершенствовать программу в системе моделирования грызунов, с которой она работает.

Феррарио, адъюнкт-профессор фармакологии и адъюнкт-профессор психологии, изучает нейронные механизмы, способствующие зависимости и ожирению, используя крыс в качестве модельной системы. Чтобы завершить необходимое наблюдение за поведением животных, вызванным приемом лекарств, ей и сотрудникам ее лаборатории пришлось в значительной степени полагаться на ручную оценку, которая является субъективной и чрезвычайно трудоемкой.

"Я пытался решить эту проблему со времен аспирантуры, но технологии просто не существовало с точки зрения искусственного интеллекта, глубокого обучения и вычислений", - сказал Феррарио. "Эта программа решила для меня существующую проблему, но она также имеет действительно широкую полезность. Я вижу потенциал для того, чтобы это могло быть полезно в почти неограниченных условиях для анализа поведения животных ".

В дальнейшем команда планирует доработать программу, чтобы улучшить ее производительность в еще более сложных условиях, таких как наблюдение за животными в природе.

Это исследование было поддержано Национальными институтами здравоохранения.

Помимо Е, Ху и Феррарио, авторами исследования являются: Александр Мейтленд, Рита Ионидис, Анджеш Гимире, Брендон Уотсон, Кеничи Ивасаки, Хоуп Уайт и Итао Си из Мичиганского университета и Цзе Чжоу из Университета Северного Иллинойса.

Изучать: LabGym: количественная оценка определяемого пользователем поведения животных 1 с использованием целостной оценки, основанной на обучении (DOI: 10.1016/j.crmeth.2023.100415) (доступно после отмены эмбарго)

Комментарии

0 комментариев