스팸 필터링 교육을 받은 AI가 Hydra의 신경 반응을 실시간으로 해독합니다.

• 연구원들은 기계 학습 알고리즘(원래 스팸 필터링용으로 개발됨)을 사용하여 Hydra의 행동을 분석합니다. 
• 실시간으로 행동을 분석하고 Hydra의 뉴런이 다양한 환경에 어떻게 반응하는지 보여줄 수 있습니다. 
• 이를 위해 Hydra의 모든 활동이 포함된 동영상에 Bag-of-words 분류 모델을 적용했습니다. 

우리는 수세기 동안 동물의 행동을 연구해 왔습니다. 여기에는 많은 상세한 관찰과 세심한 주의가 필요합니다. 하지만 식별 및 분류 프로세스를 자동화할 수 있는 몇 가지 효율적인 기술이 있습니다.

최근 컬럼비아 대학의 과학자들은 스팸 필터링 알고리즘을 사용하여 동물의 행동을 분석하는 방법을 시연했습니다. 그들은 (동영상에서) Hydra의 전체 행동 레퍼토리를 선택하는 방법을 학습하는 자동 행동 분석 파이프라인을 구축했습니다.

히드라는 재생 능력을 가진 담수 유기체입니다. 나이가 들어도 죽지 않습니다. 뇌는 없지만 수백 개의 뉴런이 반투명한 몸을 따라 달리며 다양한 행동을 조정합니다.

그들은 예측 가능한 방식으로 행동하고 그들의 행동을 뉴런 발사와 비교함으로써 과학자들은 복잡한 동물의 신경계가 어떻게 기능하는지 이해할 수 있었습니다.

인공 지능은 벌레가 어떻게 기어다니는지, 일부 파리가 어떻게 나는지 부분적으로 조사하는 데 사용되었지만 연구자들이 기계 학습을 사용하여 동물의 행동을 설명하는 것은 이번이 처음입니다.

머신러닝 알고리즘

알고리즘은 실시간으로 행동을 분석할 수 있습니다. 이는 연구자들이 Hydra가 무엇이든 배울 수 있는지, 학습한다면 뉴런이 어떻게 반응하는지 관찰하는 데 도움이 됩니다.

2017년에 연구자들은 4가지 다른 굽힘 및 신장 동작을 제어하는 4가지 유형의 신경 회로를 발견했습니다. 이는 히드라의 신경계가 어떻게 행동을 제어하는지 이해하는 데 도움이 되었습니다.

이제 그들은 한 단계 더 나아갔습니다. Hydra의 행동 전체를 목록화했습니다.

팀은 Hydra의 모든 활동을 담은 영상에 잘 알려진 Bag-of-Words 모델을 적용했습니다. 이 모델은 정보 검색 및 자연어 처리에 사용되는 표현을 단순화합니다. 더욱이 연구자들은 감독되지 않은 방법과 주석이 없는 행동을 식별했습니다.

녹색 형광 표시기로 표시되는 히드라의 뉴런 | 출처:컬럼비아 대학교

참고자료:eLifeSciences | doi:10.7554/eLife.32605.001 | 컬럼비아 대학교 

단어주머니 모델은 비디오와 이미지를 그림의 작은 패치나 그러한 작은 패치에서 추출된 모양 및 비디오 특징과 같은 시각적 단어의 "가방"으로 간주합니다. 다른 방법에 비해 방향, 폐색, 시야각 변화와 같은 문제에 더 강력합니다.

보다 효율적으로 만들기 위해 연구자들은 이 모델을 조밀한 궤적(모양 및 동작 통계 인코딩), 신체 부위 분할(공간 정보 설명) 및 피셔 벡터(통계적 방식으로 시각적 단어 표시)를 포함한 다른 계산 방법과 통합했습니다.

알고리즘은 주제/주제를 선택하고 이메일에 플래그를 지정하기 위해 텍스트 본문에 단어가 몇 번 나타나는지 조사하는 것과 마찬가지로 몇 시간의 비디오를 순환하고 반복적인 움직임을 감지했습니다.


출처:Yuste Lab / 컬럼비아 대학교

이전에 보고된 행동 중 10개가 알고리즘에 의해 성공적으로 식별되었습니다. 실제로 다양한 주변 시나리오에 반응하는 6가지 행동을 평가했습니다. 결과는 꽤 흥미로웠고, Hydra의 행동은 거의 변하지 않았습니다. 불을 껐든 켜든, 먹이를 주든 말든 같은 일이 여러 번 반복되었습니다.

다음은 무엇인가요?

연구자들은 히드라의 행동 변화를 관찰하기 위해 자극을 실험할 계획입니다. 궁극적인 목표는 Hydra의 신경망이 어떻게 행동을 생성하는지 보여주는 신경 코드를 밝혀내는 것입니다. 미래에는 이 기술을 수천 세기에 걸쳐 진화한 다른 유기체에 주입할 수도 있습니다.

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이 연구에서 배운 내용은 비행기나 선박과 같은 기계의 정확한 제어와 안정성을 유지하고 열악한 환경에서 항해하는 것과 관련된 다른 엔지니어링 분야에 도움이 될 수 있습니다.