Grabar los movimientos de personas y animales incluidas aves e insectos se ha vuelto muy fácil debido al desarrollo de dispositivos GPS y cámaras de video pequeños y económicos. Sin embargo, todavía es difícil inferir qué desencadena tales movimientos por ejemplo, externosestímulos y / o sus procesos mentales de los registros de comportamiento.
En este estudio, Shuhei Yamazaki y sus colegas han desarrollado una tecnología de inteligencia artificial IA, primero, para estimar el estado de comportamiento de un animal, como "descansar", "alimentarse" o "viajar", sin clasificación humana, y,a continuación, explorar las características de cada estado de comportamiento mediante la comparación de respuestas en diferentes condiciones, como antes y después de experimentar un cierto estímulo.
Este método, denominado STEFTR estimación del estado y extracción de características del comportamiento animal, permitió a los investigadores estimar los estados de comportamiento de los gusanos redondos y los pingüinos que se mueven aproximadamente 1 cm en 10 minutos en una placa de Petri y varios kilómetros en 1 día o másen el Océano Antártico, respectivamente, analizándolos exactamente de la misma manera. En particular, lograron> 90% de precisión utilizando solo decenas de trayectorias de animales, aunque tradicionalmente los investigadores utilizaron el conocimiento previo de especialistas sobre el movimiento del animal y / o millones de imágenes de videodel comportamiento animal para entrenar IA.
En la extracción de características, Yamazaki et al. Revelaron cambios dependientes de la experiencia es decir, dependientes del "aprendizaje" en aspectos de comportamiento específicos en gusanos y murciélagos, y cambios sexuales dependientes de feromonas en moscas de la fruta. Además, revelaron cambios enactividad nerviosa que está vinculada al cambio de comportamiento en los gusanos.
En conclusión, el método STEFTR puede hacer que sea fácil inferir "lugares importantes" para el comportamiento de los animales, como nidos y lugares de alimentación que generalmente son difíciles de encontrar, utilizando solo datos de trayectoria de animales salvajes. Además, puede ayudar a descubriractividades cerebrales importantes relacionadas con el comportamiento animal, contribuyendo así al progreso de la ciencia cerebral básica.
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Materiales proporcionado por Universidad de Osaka . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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