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        新模型可實現零樣本動物社交身份識別

        新模型可實現零樣本動物社交身份識別

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        1月12日,新模型記者從中國科學院深圳先進技術研究院獲悉,實現該院腦認知與腦疾病研究所研究員蔚鵬飛及其團隊將AI技術運用到動物身份識別和神經科學研究中,零樣大澳娛樂免費卡提出一種研究社交行為的本動別小樣本學習計算框架模型。該模型可解決精確檢測動物社交行為中的物社多個難點,有望創新社交行為神經環路機制的交身研究范式。相關研究成果發表在《自然·機器智能》上。份識

        近年來,新模型AI技術在傳統行為學研究領域的實現應用日益廣泛,DeepLabCut、零樣大澳娛樂免費卡SLEAP、本動別MoSeq等AI動物行為追蹤技術正成為神經科學家重要的物社研究工具。然而,交身上述技術在分析多個動物目標、份識動物自由社交行為時仍無法實現海量數據標注。新模型此外,使用這些技術也會出現連續追蹤的動物目標身份識別精度低等問題。

        新模型可實現零樣本動物社交身份識別

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        基于此,研究團隊提出了雙向遷移學習計算框架模型。使用這種模型,科研人員無需提前標注動物身份數據,即可實現多動物社交身份識別。據了解,這種識別的準確率超過90%,可完全滿足動物社交實驗的精度需求。

        新模型可實現零樣本動物社交身份識別

        “雙向遷移學習計算機框架模型的設計思路受大腦工作機制的啟發。在非社交場景中,區分每一只動物的身份非常簡單。這些模型已經認識的動物身份信息,可以遷移到多動物社交的場景。”蔚鵬飛說,此模型解決了AI需要人工標注大量數據才能實現多動物身份識別的問題,實現了零樣本多動物社交身份識別。

        新模型可實現零樣本動物社交身份識別

        “多動物行為量化是解讀動物社交行為的關鍵,在神經科學和生態學中有著廣泛的應用意義。”《自然·機器智能》期刊高級編輯特倫頓·杰德對該研究評價道。“未來,AI賦能的神經科學研究將為實施更加精準、個體化的無創神經調控提供指導,有望幫助人類進一步理解復雜精神疾病。”蔚鵬飛說。

        1月12日,記者從中國科學院深圳先進技術研究院獲悉,該院腦認知與腦疾病研究所研究員蔚鵬飛及其團隊將AI技術運用到動物身份識別和神經科學研究中,提出一種研究社交行為的小樣本學習計算框架模型。該模型可解決精確檢測動物社交行為中的多個難點,有望創新社交行為神經環路機制的研究范式。相關研究成果發表在《自然·機器智能》上。

        近年來,AI技術在傳統行為學研究領域的應用日益廣泛,DeepLabCut、SLEAP、MoSeq等AI動物行為追蹤技術正成為神經科學家重要的研究工具。然而,上述技術在分析多個動物目標、動物自由社交行為時仍無法實現海量數據標注。此外,使用這些技術也會出現連續追蹤的動物目標身份識別精度低等問題。

        基于此,研究團隊提出了雙向遷移學習計算框架模型。使用這種模型,科研人員無需提前標注動物身份數據,即可實現多動物社交身份識別。據了解,這種識別的準確率超過90%,可完全滿足動物社交實驗的精度需求。

        “雙向遷移學習計算機框架模型的設計思路受大腦工作機制的啟發。在非社交場景中,區分每一只動物的身份非常簡單。這些模型已經認識的動物身份信息,可以遷移到多動物社交的場景。”蔚鵬飛說,此模型解決了AI需要人工標注大量數據才能實現多動物身份識別的問題,實現了零樣本多動物社交身份識別。

        “多動物行為量化是解讀動物社交行為的關鍵,在神經科學和生態學中有著廣泛的應用意義。”《自然·機器智能》期刊高級編輯特倫頓·杰德對該研究評價道。“未來,AI賦能的神經科學研究將為實施更加精準、個體化的無創神經調控提供指導,有望幫助人類進一步理解復雜精神疾病。”蔚鵬飛說。

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