深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確追蹤動(dòng)物運(yùn)動(dòng)

科技日?qǐng)?bào)北京8月21日電 (記者張夢(mèng)然)根據(jù)英國《自然·神經(jīng)科學(xué)》雜志21日在線發(fā)表的一項(xiàng)研究，美國哈佛大學(xué)團(tuán)隊(duì)運(yùn)用一種新型深度學(xué)習(xí)算法，成功追蹤動(dòng)物運(yùn)動(dòng)及行為，其準(zhǔn)確度可達(dá)到人工水平，而且無需采用追蹤標(biāo)記物或進(jìn)行費(fèi)時(shí)的手動(dòng)分析。專家認(rèn)為，這一成果打開了海量的數(shù)據(jù)來源之門。

準(zhǔn)確追蹤行為發(fā)生期間的身體運(yùn)動(dòng)部位是運(yùn)動(dòng)科學(xué)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。但是，如果采用視頻記錄方式來追蹤運(yùn)動(dòng)，研究人員要么需要費(fèi)時(shí)費(fèi)力地標(biāo)記每一幀，要么需要在研究對(duì)象身體的預(yù)定點(diǎn)上放置標(biāo)記物。而標(biāo)記物可能干擾研究目標(biāo)的行為，而且一般只適合有限類型的運(yùn)動(dòng)。

此次，哈佛大學(xué)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)了一款開源運(yùn)動(dòng)追蹤工具，名為“DeepLabCut”，它不受以上限制。研究團(tuán)隊(duì)先采用一個(gè)大型目標(biāo)識(shí)別圖像數(shù)據(jù)庫對(duì)“DeepLabCut”進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。之后，“DeepLabCut”只需要接受小規(guī)模的人類標(biāo)記圖像(約200張)訓(xùn)練，即可完成一項(xiàng)新的追蹤任務(wù)，從而方便神經(jīng)科學(xué)家研究動(dòng)物行為。

研究人員演示了這種算法，其可以在無需標(biāo)記物的情況下，追蹤小鼠和蒼蠅在各種行為期間的任意身體部位運(yùn)動(dòng)，而且準(zhǔn)確度可達(dá)到人工水平。“DeepLabCut”可以追蹤精細(xì)的動(dòng)作，如果蠅產(chǎn)卵、伸吻，以及小鼠伸爪時(shí)每一個(gè)指的軌跡。

在相應(yīng)的新聞與觀點(diǎn)文章中，中國北京大學(xué)魏坤琳與美國賓夕法尼亞大學(xué)康拉德·考丁表示，“DeepLabCut”在理論上適用于任何視頻，從而為運(yùn)動(dòng)科學(xué)打開了巨大的數(shù)據(jù)來源之門。他們預(yù)計(jì)，未來“運(yùn)動(dòng)捕捉將從實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的一項(xiàng)艱難而又耗資不菲的任務(wù)，變成一項(xiàng)每個(gè)人在日常生活中就能完成的小事情”。

總編輯圈點(diǎn)

不久前，一位諾獎(jiǎng)得主說，人工智能就是統(tǒng)計(jì)學(xué)。我們都知道統(tǒng)計(jì)過去記錄可以推斷將來。但人工智能預(yù)測能力之強(qiáng)，仍超預(yù)料。它不需要太多數(shù)據(jù)，就可準(zhǔn)確地猜出動(dòng)物的行為和走向�；蛟S今后在機(jī)器輔助下，網(wǎng)站上的無聊小視頻，會(huì)成為有趣的科研原始資料。