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通过人工智能实现动物行为的自动化分析

花匠小妙招
2025-05-09 10:45

2022-07-26 10:11:00

灵长类动物,人工智能,机器学习

灵长类动物的社交分析是这一新方法的应用之一。（图片来源：Ella Marushenko/ETH Zurich）

研究人员发明了一种使用人工智能（Artificial Intelligence，AI）分析动物行为的新方法。这为行为科学领域长期且深入的研究打开了大门，也有助于改善动物福利。该方法已在苏黎世动物园（Zurich Zoo）中得到测试。

人们经常需要人工分析数小时的视频片段来进行动物行为的研究工作。通常来说，这需要他们看完持续几周或是几个月的录像，辛苦地记下对动物行为的观察。现在，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和苏黎世大学（University of Zurich）的学者提出了一种自动化的方法来分析这些录像。他们开发的图像分析算法使用了计算机视觉和机器学习方法，能够区分出动物个体并识别其特殊行为，例如，个体表现出的好奇、恐惧，或是与同类融洽的社交活动。

该技术本质上为科学家们提供了一种自动分析视频片段的一键式解决方案，无论录像的长度或是细节如何。这种新方法的另一个优势在于它的可重复性：如果不同的研究组使用了相同的算法来分析他们的视频数据，他们可以很容易地比较彼此的结果，因为一切都是基于相同的标准。此外，新算法的灵敏度很高，甚至可以察觉长时间内逐步发展的微小行为变化。“这些变化通常是骗过眼睛的小把戏。”本研究第一作者，神经技术领域教授Mehmet Fatih Yanik研究团队的博士后Markus Marks说道。

对所有动物种群均适用

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（图片来源：Pixabay/CC0 Public Domain）

研究人员用圈养的老鼠和猕猴的录像片段来训练机器学习算法。但是，他们强调，这一算法可以被应用于所有的动物种群。有关这种新方法的信息已经在学界广为流传。ETH的研究者们在公共平台上提供了这一算法，并且世界各地的许多同行已经在使用它。“灵长类的研究者对该技术尤其感兴趣，已经有一个在乌干达研究野生黑猩猩的小组在使用我们的技术了。”Marks说道。

这也许是因为该方法也可以用来分析动物群落中的复杂社交活动，例如识别出哪些动物会给族群中的其他动物梳理毛发以及这一现象发生的频率。“我们的方法比之前的基于机器学习的行为分析算法具有更多优势，尤其是在分析涉及复杂场景中的社会行为时。”

改善受人类照顾的动物的生活条件

动物养殖,自动化,神经生物学

（图片来源：Pixabay/CC0 Public Domain）

该新方法还可以用来改善动物养殖，实现全天候观察并自动发现异常行为。通过及早发现不良社交活动或疾病发作，管理员们可以迅速对此做出响应以提高他们所照顾的动物的生活条件。

ETH的研究人员目前也在与苏黎世动物园合作，想要进一步改善动物养殖并进行自动化行为研究。例如，在一篇最近发表的关于大象睡眠模式的研究中，动物园中的研究人员需要人工标注大象夜间活动的录像。他们希望这一新方法在未来能够帮助他们将研究自动化，并扩大研究规模。

最后，该方法还可以用于生物学、神经生物学和医学等领域的基础研究。“我们的方法可以识别研究动物中那些甚至是细微或罕见的行为变化，例如压力、焦虑或是不适的行为表现，”Yanik说道，“因此，该方法不仅可以帮助提高动物研究结果的质量，还可以帮助减少研究目标的数量并降低它们承受的压力。”这位苏黎世联邦理工学院的教授正计划将这种方法用于他在模仿学习领域的神经生物学研究。这项研究发表在《自然·机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上。

作者：Fabio Bergamin

翻译：王馨仪

审校：王嘉钰

引进来源：苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）