人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅極大助力了科學(xué)家們解析和認(rèn)識(shí)生物行為，更為神經(jīng)科學(xué)研究提供了革命性的視角。
對(duì)動(dòng)物社會(huì)行為的量化，是揭示互動(dòng)階段大腦功能和精神障礙的重要步驟。
但是，當(dāng)一群動(dòng)物在一起時(shí)，如何研究它們的社交行為，以解碼動(dòng)物大腦及相關(guān)神經(jīng)環(huán)路的功能？
人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅極大助力了科學(xué)家們解析和認(rèn)識(shí)生物行為，更為神經(jīng)科學(xué)研究提供了革命性的視角。
近日，國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《自然·機(jī)器智能》在線發(fā)表了深圳科學(xué)家團(tuán)隊(duì)研發(fā)的可智能、精確檢測(cè)動(dòng)物社交行為的小樣本學(xué)習(xí)計(jì)算框架模型SBeA（Social Behavior Atlas）。
突破理解復(fù)雜精神疾病的“牢籠”
簡(jiǎn)單來說，SBeA能夠?qū)Χ鄠€(gè)動(dòng)物目標(biāo)的自由社交行為進(jìn)行連續(xù)追蹤、識(shí)別、標(biāo)注，更重要的是能夠量化、分析。它是一個(gè)基于人工智能的多動(dòng)物社交行為分析計(jì)算框架。
SbeA目前實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)物社交行為的并行、動(dòng)態(tài)、層次的分解，對(duì)小鼠、大鼠、鳥、犬、非人靈長(zhǎng)類等多種動(dòng)物的社交行為特征進(jìn)行自適應(yīng)無監(jiān)督聚類，獲得了包括追逐、相互理毛、攻擊等百余種精細(xì)社交行為模塊，不需要提前定義社交行為類別，有利于發(fā)現(xiàn)新的、未定義的自由社交行為表型。
人工智能有希望幫助人類突破理解復(fù)雜精神疾病的“牢籠”——從實(shí)驗(yàn)室、自然環(huán)境到臨床醫(yī)療的串聯(lián)研究
1月23日，相關(guān)論文的通訊作者、中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院腦所/深港腦科學(xué)創(chuàng)新研究院蔚鵬飛研究員向澎湃科技表示，這一工作有望成為計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)研究領(lǐng)域的一塊重要拼圖。未來的目標(biāo)將更加聚焦于對(duì)神經(jīng)編碼的理解，開發(fā)新的神經(jīng)調(diào)控技術(shù)應(yīng)用于臨床。近幾年計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)的發(fā)展已經(jīng)使經(jīng)典的行為學(xué)范式得到了革新，實(shí)現(xiàn)了從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境到自然環(huán)境的行為觀測(cè)。在未來，人工智能賦能的神經(jīng)科學(xué)研究將進(jìn)一步加深從動(dòng)物模型到臨床醫(yī)療的大數(shù)據(jù)生理參數(shù)的理解，人工智能有希望幫助人類突破理解復(fù)雜精神疾病的“牢籠”。
中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院腦所/深港腦科學(xué)創(chuàng)新研究院王立平院長(zhǎng)表示，前述最新發(fā)表的研究工作使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，揭示了數(shù)字化的動(dòng)物社交行為背后的結(jié)構(gòu)規(guī)律，希望依托腦解析與腦模擬重大科技基礎(chǔ)設(shè)施和光明腦科學(xué)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心平臺(tái)面向全國(guó)盡快實(shí)現(xiàn)充分技術(shù)共享。
前述論文的第一作者中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院在讀博士研究生韓亞寧告訴澎湃科技，通過使用SBeA，目前在小鼠等模式動(dòng)物中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了數(shù)種和精神疾病造模相關(guān)的異常行為。
他表示，最新發(fā)表的SBeA模型突破了當(dāng)前缺乏相關(guān)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的瓶頸，僅需要標(biāo)注幾百?gòu)垐D片，SBeA模型在看過這幾百?gòu)垐D片后，就會(huì)“自學(xué)”和“腦補(bǔ)”。SBeA參考了人腦相關(guān)認(rèn)知過程，充分利用了少量圖片中的有效信息，使用從少量圖片中提取的背景和動(dòng)物目標(biāo)等信息，按照動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)特征，重新組合這些信息生成新的場(chǎng)景，從小數(shù)據(jù)集構(gòu)建大數(shù)據(jù)集，以提升各項(xiàng)任務(wù)的性能，從而訓(xùn)練更強(qiáng)大的人工智能模型，實(shí)現(xiàn)了多動(dòng)物3D社交姿態(tài)估計(jì)、身份識(shí)別和社交行為分類等功能。
韓亞寧表示，SBeA既可以用于基礎(chǔ)研究，也可以用于疾病診斷。“從實(shí)驗(yàn)室走到臨床，是我們?cè)O(shè)計(jì)SBeA的初衷。SBeA不但能夠加速發(fā)現(xiàn)新的異常行為、提升行為檢測(cè)的精度，而且有希望關(guān)聯(lián)不同物種的精細(xì)行為模式，以行為作為一種生物標(biāo)志物，用于診斷疾病。”
改進(jìn)的空間
韓亞寧介紹，科學(xué)是一步一步發(fā)展的，神經(jīng)生物學(xué)家們從幾十年來對(duì)大腦的研究積累的經(jīng)驗(yàn)中逐漸意識(shí)到，精準(zhǔn)的理解行為是精準(zhǔn)理解大腦功能的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2015年至2018年，哈佛大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)教授Sandeep Robert Datta使用深度相機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具M(jìn)oseq，發(fā)現(xiàn)大腦紋狀體編碼行為的“語法”，揭示了動(dòng)物產(chǎn)生自然行為的機(jī)理。2018年至2021年，DeepLabCut、multi-animal DeepLabCut、LEAP和SLEAP等基于人工智能的動(dòng)物姿態(tài)估計(jì)技術(shù)陸續(xù)被開發(fā)出來，從而不需要在動(dòng)物身體添加任何的物理標(biāo)記，就能實(shí)現(xiàn)動(dòng)物數(shù)十個(gè)身體點(diǎn)的精準(zhǔn)追蹤。但保證它們的追蹤精度需要數(shù)以萬計(jì)的人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)。
SBeA量化鳥和犬的精細(xì)社交行為。
最新發(fā)表的SBeA模型突破了這一瓶頸。但SBeA還有改進(jìn)的空間。
韓亞寧表示，在技術(shù)層面，目前SBeA采用多階段的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，難以做到社交行為的實(shí)時(shí)檢測(cè)。在未來的研究中，希望設(shè)計(jì)一個(gè)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入視頻，直接輸出社交行為的標(biāo)簽類別，實(shí)現(xiàn)社交行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
此外，在實(shí)驗(yàn)層面，目前SBeA僅嘗試應(yīng)用于小鼠、鳥和家犬的曠場(chǎng)社交行為，未來將逐漸應(yīng)用到果蠅、斑馬魚和非人靈長(zhǎng)類等模式動(dòng)物的社交行為檢測(cè)，并從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的應(yīng)用過渡到臨床醫(yī)療環(huán)境的應(yīng)用。
論文鏈接 ：https://www.nature.com/articles/s42256-023-00776-5
本文鏈接：深圳科學(xué)家發(fā)明智能工具，幫助破解復(fù)雜行為和精神疾病謎題http://www.lensthegame.com/show-11-2340-0.html
聲明：本網(wǎng)站為非營(yíng)利性網(wǎng)站，本網(wǎng)頁內(nèi)容由互聯(lián)網(wǎng)博主自發(fā)貢獻(xiàn)，不代表本站觀點(diǎn)，本站不承擔(dān)任何法律責(zé)任。天上不會(huì)到餡餅，請(qǐng)大家謹(jǐn)防詐騙！若有侵權(quán)等問題請(qǐng)及時(shí)與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將在第一時(shí)間刪除處理。