Пермские ученые разработали новый подход к анализу поведения лабораторных животных с помощью искусственного интеллекта

Сотрудники лаборатории экспериментальной фармакологии химического факультета вместе с коллегами из Центра искусственного интеллекта Физико-математического института ПГНИУ разработали новый подход к анализу поведения лабораторных животных с помощью машинного обучения. Для этого ученые создали оборудование и программное обеспечение, которое распознает поведение биологических объектов с учетом временного контекста — нейронная сеть видит изображение одновременно в прошлом, настоящем и будущем.

«Новый подход позволяет более детально изучать поведенческие изменения, вызываемые длительными биологическими процессами, в специально предназначенных для этого многоканальных актографических комплексах. Примерами таких процессов может быть старение или прогрессирование нейродегенеративных заболеваний. Развитие технологий сбора и обработки больших данных в области поведенческих нейронаук необходимо для поиска эффективных лекарств против таких болезней», — рассказал один из руководителей исследования, заведующий лабораторией экспериментальной фармакологии химического факультета ПГНИУ Александр Андреев.

Как отмечает директор Физико-математического института ПГНИУ Марина Барулина, сверточные нейронные сети и визуальные трансформеры обычно не предназначены для улавливания временного контекста. Если необходимо его учитывать, обычно используются рекуррентные нейронные сети, которые требуют значительно больше ресурсов как для обучения модели, так и для ее работы. Поэтому возникла идея разработать метод представления данных, который позволил бы сохранить временной контекст на каждом кадре видеозаписи движения биообъекта.

Ученые выяснили, что разработанные цветовременные представления могут быть полезны для задач дешифровки поведения животных, остающихся до сих пор областью, где доминирует естественный интеллект. Методы, описанные в статье, помогают передавать навыки людей-экспертов нейронным сетям, потому что те же цветовременные представления оказались удобными для дешифровки поведения животных не только для систем ИИ, но и для людей-экспертов, что и обусловило успех такого обучения.

Работа выполнена в контексте более обширной исследовательской инициативы, в которой, наряду с Пермским университетом, участвуют и коммерческие организации, и институты РАН. В рамках этого научного направления (актиомики) с помощью специального оборудования и программного обеспечения, разрабатываемого в Перми, собираются и анализируются массивы больших данных о поведении трансгенных лабораторных животных с модельными заболеваниями центральной нервной системы, в том числе с болезнью Альцгеймера, с целью разработки методов их ранней диагностики и лечения.