В последние десятилетия использование видеоданных, таких как кадры с камер для наблюдения за дикой природой или лабораторные видео, стало одним из важнейших инструментов для изучения поведения животных. Эти данные помогают исследователям проводить наблюдения за поведением, собирая подробные данные в режиме реального времени, которые можно анализировать многократно. Это позволяет проводить количественный анализ движений, взаимодействий и закономерностей, отслеживание и классификацию поведения.
Однако, когда речь идёт о мышах, большинство существующих видеоданных показывают только простые или социальные действия, которые едва позволяют изучить более сложные, целенаправленные виды поведения, такие как решение головоломок. Исследователи из Центра передового опыта «Наука интеллекта» в Берлине создали новую крупномасштабную коллекцию видеоданных, в которых мыши пытаются решить головоломки в виде «замочных ящиков», чтобы получить награду.
Этот набор данных, включающий несколько ракурсов, является одним из крупнейших наборов данных о мышах, когда-либо полученных. Он служит эталоном для исследователей при разработке и тестировании новых инструментов для изучения сложного поведения животных.
Вычислительная этология
Вычислительная этология — это междисциплинарная область, которая использует современные достижения в области машинного обучения и компьютерного зрения для измерения, описания и анализа естественного поведения свободно перемещающихся животных.
Хотя эта область становится всё более важной, большинство существующих наборов данных о свободно перемещающихся животных предназначены только для анализа тривиального и социального поведения (например, еды, нападения, обнюхивания или ходьбы). В них отсутствуют чётко определённые метки и аннотации в базе данных, которые позволили бы изучить сложное поведение. Это означает, что их нельзя полностью применить к целенаправленным действиям, решению задач и другим видам поведения, имеющим решающее значение для понимания когнитивных процессов в естественном и, если применимо, искусственном интеллекте.
Создание базы данных
Для создания достаточно большой базы данных учёные SCIoI сняли на видео двенадцать мышей, которые пытались многократно решить механические головоломки в виде «замочных ящиков». Эти головоломки состояли из одного механизма или серии последовательных механизмов, которые приводили к получению в качестве конечной награды овсяной лепёшки.
«Это первый крупномасштабный размеченный набор видеоданных с одним агентом и несколькими ракурсами, на котором зафиксированы сложные действия мышей при решении механических головоломок», — сказал Марк Бун, один из основных авторов исследования. «Каждая головоломка снабжена приманкой в виде пищевого вознаграждения и состоит из одного или комбинации четырёх различных механизмов».
Исследователи получили более 100 часов видеоматериалов, а затем пометили около 15 выбранных часов информацией о наблюдаемом поведении, то есть о взаимодействиях между различными частями мыши и отдельными механизмами «замочных ящиков».
Согласованность между аннотаторами была очень важным аспектом при создании набора данных. «Чтобы предоставить высококачественные данные с метками, каждое размеченное видео было аннотировано двумя квалифицированными людьми, которые получили инструкции перед аннотированием, и их согласие было тщательно оценено», — объяснил основной первый автор Патрик Рейске.
Понимание сложного поведения животных имеет важное значение для понимания того, как работает интеллект — как биологический, так и искусственный. Хотя большинство существующих наборов данных фиксируют только простые действия, ограничивая нашу способность изучать когнитивные процессы, такие как планирование, принятие решений и решение задач, этот новый набор данных заполняет этот пробел, предоставляя высококачественные, многоугольные, размеченные людьми данные о животных, выполняющих целенаправленные последовательные задачи.
«Основная ценность этих наборов данных заключается в том, что они служат эталоном, с которым можно сравнивать новые алгоритмы, анализирующие поведение животных», — пояснил соавтор исследования Соле Траверсо.
Другие новости по теме
- Лоси живут в Колорадо на протяжении веков: разбираемся в доказательствах из истории, археологии и устных преданий.
- Новые находки окаменелостей в Африке проливают свет на эпоху перед крупнейшим массовым вымиранием на Земле
- Исследователи изучают способность распространённых дезинфицирующих средств бороться с устойчивостью к антибиотикам на генетическом уровне
- Учёные предупреждают о скором коллапсе Гольфстрима и неизбежных последствиях
- В университетской теплице обнаружен новый противогрибковый препарат
- Обычные пищевые бактерии могут помочь сделать производство витаминов более дешёвым и экологичным
- Японские учёные выяснили: гипергравитация увеличивает урожайность мха
- Биореакторы снижают содержание фосфора в сельскохозяйственных дренажных водах, показывает исследование
- Пещеры Южной Африки хранят подсказки о эпохе плейстоцена
- Судьба коралловых рифов зависит от скрытых сил океана, говорят учёные
Другие новости на сайте
- Политики используют социальные сети для проведения кампаний: новое исследование показывает, что работает, а что нет
- Что стало причиной лесных пожаров в Манитобе в 2025 году? Новое исследование раскрывает детали
- Рацион атлантического голубого тунца меняется в условиях изменения климата в заливе Мэн
- В водопроводной воде Сиднея обнаружено больше видов «вечных химикатов» PFAS, чем считалось ранее
- Биткоин-стратег предупреждает о росте насильственных атак в 2025 году
- Лоси живут в Колорадо на протяжении веков: разбираемся в доказательствах из истории, археологии и устных преданий.
- Инструмент для обработки изображений, созданный студентами, обеспечивает более чёткие признаки и раннее обнаружение в лабораторных условиях или из космоса.
- Насколько тепло у вас дома? Исследование из Нигерии изучает уровень комфорта в зданиях
- Новые находки окаменелостей в Африке проливают свет на эпоху перед крупнейшим массовым вымиранием на Земле
- Химики помогают разгадать тайну пропавшей космической серы