Bislang waren Biologen, die das Verhalten von Tieren untersuchen, auf die Beobachtung durch den Menschen beschränkt. Aber Wissenschaftler bei Columbia University haben jetzt eine einfachere Methode entwickelt. Sie haben sich entwickelt ein innovativer Algorithmus das kann verwendet werden, um Tierverhalten zu studieren.

Unter der Leitung von Rafael Yuste, ein Neurowissenschaftler in Columbia und Mitglied von Columbia's Data Science Institutehat das Team einen Algorithmus entwickelt, mit dem sich Videomaterial stundenlang erfolgreich analysieren lässt Hydra, ein winziger Süßwasser wirbellosen, und verstehen Sie seine ganze Palette von Verhaltensweisen.

Durch das Ausfiltern von Spam-Informationen kann der Algorithmus Tendenzen im Verhalten des Tieres erkennen.

Die vollständige Studie ist in der Zeitschrift veröffentlicht eLife.

Tierverhalten ist seit den Tagen von Aristoteles ein Thema der wissenschaftlichen Forschung, bemerkt Shuting Han, ein Doktorand in Columbia und Hauptautor der Studie. Allerdings ist der Prozess der Erforschung des Verhaltens von Tieren notorisch mühsam, typischerweise bestehend aus stundenlanger sorgfältiger Beobachtung und Notizen.

Der neue Algorithmus bietet eine wichtige Abkürzung in dieser Art von Forschung.

"Die Verhaltensforschung war traditionell weitgehend deskriptiv und beruht auf menschlicher Beobachtung", sagte Han. „Diese qualitativen Beschreibungen sind durch die subjektive Natur menschlicher Anmerkungen, die Sprache, die wir verwenden, begrenzt und auch sehr zeitaufwendig. Daher ist es wichtig, quantitative und automatisierte Methoden zur Verhaltensanalyse zu entwickeln, um die Expression und Variabilität des Verhaltens verschiedener Tiere unter verschiedenen Versuchsbedingungen systematisch zu verstehen. “

Der Algorithmus

Der von den Forschern entwickelte Algorithmus ist ein "Bag-of-Word" -Algorithmus, ein beliebter Algorithmus, der häufig zum Filtern von E-Mail-Spam verwendet wird. Typische Bag-of-Word-Algorithmen können die Themen von Dokumenten klassifizieren und diejenigen identifizieren, bei denen es sich möglicherweise um Spam handeln könnte.

Die Forscher verwendeten dasselbe Konzept in ihrem Algorithmus, indem sie nur Videos anstelle von Dokumenten verwendeten.

Der Algorithmus lernt, verschiedene visuelle Muster - Formen und Bewegungen - in Videos von Hydra zu klassifizieren und sich wiederholende Bewegungen auszuwählen.

Der Algorithmus identifiziert dabei die unterschiedlichen Verhaltensmuster des Tieres.

Die Studie

Hydra, ein primitives Tier, dessen Vorfahren vor X Millionen Jahren auf der Erde erschienen, sind einfache Organismen ohne Rückgrat oder Gehirn. Es hat jedoch ein Nervensystem. Hydra hat einen durchscheinenden Körper mit Hunderten von Neuronen, die seine Bewegungen und sein Verhalten koordinieren.

"Hydra ... bietet eine einzigartige Gelegenheit, die Entwicklung von Verhaltensweisen und deren zugrunde liegenden neuronalen Codes zu untersuchen", sagte Han. "Hydra ist eines der primitivsten Tiere mit einem Nervensystem. Mit modernen bildgebenden Verfahren können wir das gesamte neuronale Aktivitätsmuster während seines Verhaltens aufzeichnen."

Die Forscher können daher die Aktivität von Hydras Neuronen direkt mit ihrer Verhaltensaktivität vergleichen und analysieren, wie das Nervensystem funktioniert.

In einer früheren StudieDas Team zeichnete die gesamte neuronale Aktivität des Tieres auf und war in der Lage, vier Sätze neuronaler Schaltkreise mit vier einzigartigen Bewegungsmustern zu verbinden, um die Funktionsweise seines Nervensystems zu veranschaulichen.

Die neue Studie erweiterte diese frühere Forschung, um nicht nur vier, sondern alle ihre Verhaltensmuster einzubeziehen. Der Algorithmus konnte 10-Verhaltensweisen erkennen und sechs dieser Verhaltensweisen mit den Umgebungsbedingungen vergleichen.

Die Forscher fanden heraus, dass sich Hydra unter verschiedenen Umweltbedingungen kaum verändert hat, was darauf hindeutet, dass sich die Hydra möglicherweise so entwickelt hat, dass sie automatisch auf ihre Umwelt reagiert.

"Egal, ob Sie es gefüttert oder nicht, das Licht ein- oder ausgeschaltet haben, es hat immer wieder das Gleiche getan wie ein Energizer-Häschen", sagte Yuste in einer Erklärung.

Wirkliche Weltanwendungen

Während frühere Studien maschinelle Lernalgorithmen zur Analyse des Verhaltens von Tieren wie Fruchtfliegen und Würmern verwendeten, stellt diese Studie die erste systematische Beschreibung des Verhaltens eines Tieres dar, wie Yuste in einer Erklärung feststellte.

Die Studie stellt somit einen wichtigen Schritt für Wissenschaftler dar, die am Tierverhalten interessiert sind. Ihre Arbeit könnte ein Modell für zukünftige Studien sein, die das Verhalten von komplexeren Tieren analysieren.

"Obwohl wir unseren Ansatz zur Erstellung der vollständigen Verhaltenskarte von Hydra verwendet haben, bietet unsere Methode auch einen allgemeinen Rahmen für die Verhaltenserkennung deformierbarer Tiere und ist potenziell auf alle Tierarten anwendbar", sagte Han. "In Kombination mit der vollständigen neuronalen Aktivitätskarte eines Tieres eröffnet unsere Studie die Möglichkeit, den neuronalen Code für alle Verhaltensweisen eines Tieres zu dekodieren, und könnte potenzielle Durchbrüche in den Bereichen Neurowissenschaften, Evolutionsbiologie, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglichen."

Die Forscher glauben, dass die von Hydra gesammelten Informationen auch in anderen Bereichen genutzt werden könnten.

Die Kenntnis des Nervensystems von Tieren wie Hydra könnte bei der Entwicklung biologisch inspirierter Technologien genutzt werden.

Ingenieure können diese Informationen beim Entwurf von Stabilitäts- und Kontrollmechanismen in Schiffen und Flugzeugen verwenden.

In Zukunft werden die Forscher weiterhin Hydras Verhaltensmuster sowie dessen neuronale und Muskelaktivität analysieren.

„Wir hoffen, dass wir damit alle Komponenten des Verhaltens von Tieren vollständig verstehen und das Wissen von Hydra in modernen Anwendungen anwenden können“, sagte Han.