TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Forscherteam in Japan hat eine KI-gestützte Software entwickelt, die in der Lage ist, spezifische Tierverhalten in Echtzeit zu erkennen und direkt mit den Gehirnschaltkreisen der Tiere zu interagieren. Diese bahnbrechende Technologie ermöglicht es Biologen, soziale Interaktionen mit bisher unerreichter Geschwindigkeit und Präzision zu untersuchen.
Ein Forscherteam in Japan hat eine innovative KI-Software namens YORU entwickelt, die spezifische Tierverhalten in Echtzeit erkennen und direkt mit den Gehirnschaltkreisen der Tiere interagieren kann. Diese Open-Source-Software, die in einer Studie in Science Advances beschrieben wird, ermöglicht es Biologen, soziale Interaktionen mit bisher unerreichter Geschwindigkeit und Präzision zu untersuchen. Indem komplexe Aktionen als visuelle Objekte behandelt werden, kann das System Verhaltensweisen wie Balz oder Futterteilung beobachten und innerhalb von Millisekunden reagieren.
Biologen hatten lange Schwierigkeiten, die Analyse von Tierinteraktionen zu automatisieren. Soziale Verhaltensweisen wie Balz oder Aggression beinhalten dynamische Bewegungen, bei denen sich Individuen oft berühren oder gegenseitig die Sicht der Kamera verdecken. Frühere Softwarelösungen setzten meist auf Pose-Schätzung, bei der spezifische Körperpunkte über viele Videobilder hinweg verfolgt werden, um Bewegungen zu berechnen.
Diese älteren Methoden scheitern oft, wenn Tiere sich zu nahe kommen. Wenn sich zwei Insekten überlappen, verliert der Computer häufig die Zuordnung, welches Bein zu welchem Individuum gehört. Diese Verwirrung erschwert es, Experimente genau im Moment des Auftretens eines Verhaltens auszulösen. Um dieses Problem zu lösen, verfolgte ein Team unter der Leitung von Azusa Kamikouchi an der Nagoya University einen anderen Ansatz.
Das Team strebte an, ein System zu entwickeln, das in der Lage ist, ein “Closed-Loop”-Feedback zu geben. Dieser Begriff bezieht sich auf ein experimentelles Setup, bei dem ein Computer ein Tier beobachtet und sofort einen Reiz als Reaktion erzeugt. Beispielsweise könnte ein Computer ein Licht einschalten, sobald eine Fliege ihren Flügel ausstreckt. Dies erfordert Software, die Videodaten schneller verarbeitet, als sich das Tier bewegt.
Die Forscher bauten ihr System mit einem Deep-Learning-Algorithmus namens Objekterkennung auf. Im Gegensatz zur Pose-Schätzung analysiert diese Methode die gesamte Form eines Tieres in einem einzigen Videobild. Das Team nannte ihre Software YORU, was für Your Optimal Recognition Utility steht.
YORU identifiziert eine spezifische Aktion als ein eigenständiges “Verhaltensobjekt”. Die Software erkennt das visuelle Muster von zwei Ameisen, die Futter teilen, oder einer männlichen Fliege, die mit ihrem Flügel vibriert. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Computer, soziale Interaktionen zu klassifizieren, selbst wenn die Tiere sich berühren. Indem das Verhalten als einheitliches Objekt und nicht als Sammlung von Punkten betrachtet wird, umgeht das System die Verwirrung, die durch überlappende Gliedmaßen verursacht wird.
Das Team testete YORU an mehreren verschiedenen Arten, um seine Vielseitigkeit zu überprüfen. Sie nahmen Videos von Fruchtfliegen auf, die balzten, Ameisen, die sich gegenseitig Futter übertrugen – ein Verhalten, das als Trophallaxis bekannt ist – und Zebrafische, die sich zueinander orientierten. Das System erreichte Erkennungsgenauigkeitsraten von etwa 90 bis 98 Prozent im Vergleich zur menschlichen Beobachtung.
Die Software erwies sich auch als effektiv bei der Analyse von Gehirnaktivitäten bei Mäusen. Die Forscher platzierten Mäuse auf einem Laufband in einer virtuellen Realität. YORU identifizierte genau Verhaltensweisen wie Laufen, Pflege und Schnurrhaarbewegungen. Das System verknüpfte diese physischen Aktionen mit gleichzeitigen Aufzeichnungen der neuronalen Aktivität im Maus-Kortex. Dies bestätigte, dass die KI sichtbare Bewegungen zuverlässig mit dem unsichtbaren Feuern von Neuronen verknüpfen konnte.
Der fortschrittlichste Test umfasste eine Technik namens Optogenetik. Diese Methode ermöglicht es Wissenschaftlern, spezifische Neuronen mit Licht ein- oder auszuschalten. Das Team modifizierte männliche Fruchtfliegen genetisch so, dass die Neuronen, die für ihren Balzgesang verantwortlich sind, durch grünes Licht zum Schweigen gebracht werden. Diese Neuronen sind als pIP10 absteigende Neuronen bekannt.
YORU beobachtete die Fliegen in Echtzeit. Als das System einen männlichen Flügel ausstrecken sah, löste es innerhalb von Millisekunden ein grünes Licht aus. Die männliche Fliege stoppte sofort ihren Balzgesang. Diese Unterbrechung führte zu einem statistisch signifikanten Rückgang des Paarungserfolgs.
Hayato M. Yamanouchi, Co-Erstautor von der Graduate School of Science der Nagoya University, hob den Unterschied in ihrem Ansatz hervor. Er bemerkte: “Anstatt Körperpunkte über die Zeit zu verfolgen, erkennt YORU ganze Verhaltensweisen anhand ihres Erscheinungsbildes in einem einzigen Videobild. Es erkannte Verhaltensweisen bei Fliegen, Ameisen und Zebrafischen mit 90-98% Genauigkeit und lief 30% schneller als konkurrierende Werkzeuge.”
Die Forscher gingen dann einen Schritt weiter, indem sie einen Projektor verwendeten. Sie wollten nur ein Tier in einem Paar manipulieren, ohne das andere zu beeinflussen. Sie modifizierten weibliche Fliegen genetisch, um lichtempfindliche Hörneuronen zu haben. Insbesondere zielten sie auf Neuronen im Johnston-Organ ab, das dem Ohr der Fliege entspricht.
Als die männliche Fliege ihren Flügel ausstreckte, berechnete YORU die genaue Position der weiblichen Fliege. Das System projizierte dann einen kleinen Lichtkreis auf ihren Thorax. Dieses Licht brachte ihre Hörneuronen genau dann zum Schweigen, als der Männliche zu singen versuchte. Die weibliche Fliege ignorierte die Annäherungsversuche des Männchens, weil sie ihn nicht hören konnte.
Dieses Experiment bestätigte die Fähigkeit der Software, Individuen in einer Gruppe gezielt anzusprechen. Azusa Kamikouchi erklärte die Bedeutung dieser Präzision. “Wir können die Balzneuronen der Fliegen zum Schweigen bringen, sobald YORU die Flügelstreckung erkennt. In einem separaten Experiment verwendeten wir gezieltes Licht, das einzelnen Fliegen folgte und nur die Hörneuronen einer Fliege blockierte, während andere sich frei in der Nähe bewegten.”
Die Geschwindigkeit des Systems war ein Hauptfokus für die Forscher. Sie verglichen YORU mit SLEAP, einem beliebten Pose-Schätzungswerkzeug. YORU zeigte eine mittlere Latenz – die Verzögerung zwischen dem Erkennen einer Aktion und der Reaktion darauf – von etwa 31 Millisekunden. Dies war etwa 30 Prozent schneller als die alternative Methode. Solche Geschwindigkeit ist notwendig, um neuronale Schaltkreise zu studieren, die auf extrem schnellen Zeitskalen arbeiten.
Das System ist auch benutzerfreundlich für Biologen, die möglicherweise keine Experten in der Computerprogrammierung sind. Es enthält eine grafische Benutzeroberfläche, die es Forschern ermöglicht, Verhaltensweisen zu kennzeichnen und die KI zu trainieren, ohne Code zu schreiben. Das Team hat die Software als Open-Source veröffentlicht, sodass Labors weltweit sie herunterladen und an ihre eigenen spezifischen Tiermodelle anpassen können.
Während das System Geschwindigkeit und Präzision bietet, basiert es auf dem Erscheinungsbild von Verhalten in einem einzigen Bild. Dieses Design bedeutet, dass YORU Verhaltensweisen, die von einer Abfolge von Ereignissen über die Zeit abhängen, nicht leicht identifizieren kann. Zum Beispiel könnte die Unterscheidung zwischen dem Anfang und dem Ende eines Nahrungslaufs eine zusätzliche Analyse erfordern. Die Software ist hervorragend darin, “Zustände” des Seins zu erkennen, anstatt komplexe Erzählungen.
Die aktuelle Version verfolgt auch nicht automatisch die Identität einzelner Tiere über lange Zeiträume. Wenn zwei Tiere identisch aussehen und die Plätze tauschen, könnte die Software sie ohne zusätzliche Werkzeuge nicht unterscheiden. Forscher müssen möglicherweise YORU mit anderer Tracking-Software kombinieren, um Studien durchzuführen, die langfristige individuelle Geschichten erfordern.
Hardwarebeschränkungen stellen eine weitere Herausforderung für das projektorbasiertes System dar. Schnell bewegende Tiere könnten den beleuchteten Bereich verlassen, bevor die Lichtimpulse eintreffen, wenn der Projektor eine leichte Verzögerung hat. Zukünftige Updates könnten prädiktive Algorithmen integrieren, um vorherzusagen, wo sich ein Tier Millisekunde für Millisekunde befinden wird.
Trotz dieser Einschränkungen stellt YORU eine neue Möglichkeit dar, das Gehirn zu untersuchen. Indem Computer soziale Verhaltensweisen erkennen können, während sie geschehen, können Wissenschaftler nun Fragen darüber stellen, wie das Gehirn die komplexe soziale Welt navigiert. Die Fähigkeit, spezifische Sinne während sozialer Interaktionen ein- und auszuschalten, eröffnet neue Wege zum Verständnis der neuronalen Grundlagen der Kommunikation.
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