Пермские ученые из лаборатории экспериментальной фармакологии химического факультета и Центра искусственного интеллекта Физико-математического института ПГНИУ разработали новый подход к анализу поведения лабораторных животных. Использование машинного обучения позволило создать систему, которая благодаря нейронной сети может учитывать временной контекст поведения биологических объектов, анализируя их поведение в прошлом, настоящем и будущем, говорится в сообщении на сайте Минобрнауки.
Один из руководителей исследования, заведующий лабораторией экспериментальной фармакологии химического факультета ПГНИУ Александр Андреев, рассказал, что новый подход позволит более детально изучать изменения в поведении животных, вызванные длительными биологическими процессами, такими как старение или прогрессирование нейродегенеративных заболеваний. Это может помочь в разработке лекарств против таких болезней.
Директор Физико-математического института ПГНИУ Марина Барулина отметила, что традиционные сверточные нейронные сети и визуальные трансформеры не предназначены для учета временного контекста, и обычно используют рекуррентные нейронные сети, требующие значительных ресурсов. Новая технология позволяет реализовать временной контекст на каждом кадре видеозаписи, что облегчает их использование как для систем ИИ, так и для людей-экспертов.
Исследователи установили, что созданные цветовременные модели могут значительно облегчить расшифровку поведения животных, что до сих пор остается сферой, где преобладает человеческий интеллект. Описанные в научной работе методики способствуют передаче экспертных навыков нейросетям, поскольку эти же цветовременные структуры оказались удобными не только для искусственного интеллекта, но и для специалистов в данной области. Именно этот фактор и обеспечил успешное обучение систем ИИ.
Исследование проводится в рамках более широкой инициативы по актиомике, в которую вовлечены не только Пермский университет, но и коммерческие организации и институты РАН. Эта инициатива направлена на сбор и анализ больших данных о поведении трансгенных лабораторных животных с целью разработки методов ранней диагностики и лечения моделей заболеваний центральной нервной системы, включая болезнь Альцгеймера.