Her şey beden dili ile ilgili.
Sıçanların sosyal yaşamlarını izlemek için yeni bir AI yöntemi, araştırmacıların beyin ve sosyal davranış arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir ve otizm gibi insan koşulları için olası etkiler.
Makine öğrenme tekniği, yakın zamanda Cell'de yayınlanan bir “Sosyal Davranış Manzarasının Haritalanması” makalesinde detaylandırılmıştır. Bence P. Ölveczky, organizma ve evrimsel biyoloji profesörü (OEB) ve makalenin ortak yazarı şunları açıkladı: “Sıçanların sosyal yaşamını her hareketinin ayrıntılarını yakalayarak gerçekten haritalıyoruz.
“Bu hayvanlarda ilgi çekici kişilikler görüyoruz. Birçok yönden, bu varyasyonlar sosyallik de dahil olmak üzere birçok ilginç davranışsal fenomenin temelini anlamamıza yardımcı olabilir” diye ekledi.
Sıçanlar sosyal yaratıklardır. İnsanlara benzer şekilde, karmaşık sosyal dokunma ve beden dili modelleri yoluyla davranışlarını etkileyecek şekilde birbirleriyle etkileşime girerler. Araştırmacılar, bu sıçan etkileşimlerinin bizimkinden uzak olmadığını söylüyor.
Ölveczky gerçek bir örnek verdi: “İnsanlar laboratuvarıma geldiğinde, başımı biraz çiziyorum ve başlarını çizdikten hemen sonra, bacaklarımı geçiyorum ve bacaklarını geçiyorlar. Bilinçaltında birbirimizle iletişim kuruyoruz.”
Sıçan davranışı yıllardır var olmasına rağmen, geçmişte gözlem ve sınırlı sayıda veri noktasına güveniyorlardı.
Videolardan, bir makine öğrenme boru hattı, 110 milyondan fazla 3D'den fazla, hareket ettiklerinde ve etkileşime girerken sıçanların gövdelerinde çeşitli noktaları izleyen pozlar.
Ölveczky, “Alandaki standart, birisinin sadece saatlerce ve saatlerce sıçan videolarını izlemesi ve 'Oh, sanırım orada birbirlerine dokunduklarını düşünüyorum. Sanırım bu adamın diğer adamı taklit ediyordu' 'dedi.
Yeni çalışma, çığır açan teknoloji sayesinde bu sosyal davranışların nasıl iletildiğine derinlemesine bakabildi. Etkileşimlerin videolarından, bir makine öğrenme boru hattı, 110 milyondan fazla 3D'yi çıkardı, hareket ettiklerinde ve etkileşime girerken sıçanların vücutlarında çeşitli noktaları izleyen pozlar. Araştırmacılar daha sonra bu hayvanların nasıl öğrendikleri ve bu değişimlerle nasıl değiştikleri de dahil olmak üzere başkalarının etrafında nasıl davrandıklarını grafikleyebilirler.
Ölveczky, “Bu metodolojiye sahip olarak, öznel insan gözlemcisini, belirli jestlerin ve hatta etkileşim motiflerinin davranışsal ölçümü ve tanımlanması için çok titiz ve tekrarlanabilir bir yöntemle değiştirebiliriz” dedi.
AI ayrıca araştırmacıların “insanların kaydırılması yıllar ve yıllar alacak miktarda veri analizine izin verdi” dedi.
Klibaite, “Bilgisayar görme ve derin öğrenmenin ne kadar ilerlediği ve teknoloji, kameralar ve sahip olduğumuz bilgisayarlar göz önüne alındığında, aslında 3D'de yüksek çözünürlüklü hayvan hareketi alabiliriz” dedi. Şimdi, “Bunun ne anlama gelebileceğini düşünme şansımız var.” Diye devam etti.
Bu ilerleme zaten otizm üzerine araştırma yapmak için yeni alanlar açıyor. Karmaşık bir bozukluk, otizmin muhtemelen çevresel bileşenleri var, dedi Ölveczky. Bununla birlikte, bir bireyi otizme yatkın hale getiren bazı yüksek riskli genlerin olduğu genetik bir bileşenin olduğu da açıktır.
“O zaman soru, bu gendeki bir mutasyon veya nakavt beyni nasıl etkiliyor ve bu sosyal davranışlarda değişikliklere nasıl yol açıyor?”
Bu spesifik genlerde varyasyonları olan sıçanlar sağlayan Simons Otizm Araştırmaları Vakfı'ndan finansmanla, araştırmacılar bu genetik olarak modifiye edilmiş sıçanların nasıl sosyalleştiğine bakabildiler.
Otizmin bir insan durumu olduğunu vurgularken, araştırmacılar bazı ilgi çekici paralellikler buldular.
“Bu bir spektrum bozukluğu ve farklı sıçan modellerimizde de bu değişkenlik görüyoruz,” dedi Ölveczky.
Otizm spektrumundaki çocukların genellikle spektrumdaki olmayan çocuklardan farklı şekillerde sosyalleştiklerini belirterek, “Bu sıçanlarda, nakavt edilen belirli gene bağlı sosyal etkileşimlerde çok çeşitli farklılıklar görüyoruz.” Dedi.
Devam eden araştırmalar bu benzerlikleri ve bunların değiştirilmiş genlerle nasıl ilişki kurabileceklerini araştıracaktır.
“Bu platformu kullanarak, beynin farklı kısımlarının sosyal jestleri nasıl işlediği hakkında sorular soracağız,” dedi Ölveczky. “Daha derine inebilir ve davranıştaki bu farktan sorumlu devreleri gerçekten tespit edebilir miyiz? Ve bunu ne zaman yapabiliriz – eğer bunu yapabilirsek – bu terapiye yeni yaklaşımlara çok iyi ilham verebilir.”
Veri toplama ve davranışsal analizine öncülük eden Klibaite, çalışmanın değerine ek olarak, verilerin – sıçanların filmleri ve onlardan damıtılmış hareket yörüngeleri – paylaşılacağını söyledi.
“Umarım bunu topluluğa bırakarak ve insanların verilerle de etkileşime geçmesini sağlayarak, konuşmada beynin sosyal davranışların nasıl temelini oluşturduğuna dair daha iyi modeller yapan insanlara sahip olacağız.”
Bu araştırma için finansman kısmen Ulusal Sağlık Enstitüleri'nden geldi.
Sıçanların sosyal yaşamlarını izlemek için yeni bir AI yöntemi, araştırmacıların beyin ve sosyal davranış arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir ve otizm gibi insan koşulları için olası etkiler.
Makine öğrenme tekniği, yakın zamanda Cell'de yayınlanan bir “Sosyal Davranış Manzarasının Haritalanması” makalesinde detaylandırılmıştır. Bence P. Ölveczky, organizma ve evrimsel biyoloji profesörü (OEB) ve makalenin ortak yazarı şunları açıkladı: “Sıçanların sosyal yaşamını her hareketinin ayrıntılarını yakalayarak gerçekten haritalıyoruz.
“Bu hayvanlarda ilgi çekici kişilikler görüyoruz. Birçok yönden, bu varyasyonlar sosyallik de dahil olmak üzere birçok ilginç davranışsal fenomenin temelini anlamamıza yardımcı olabilir” diye ekledi.
Sıçanlar sosyal yaratıklardır. İnsanlara benzer şekilde, karmaşık sosyal dokunma ve beden dili modelleri yoluyla davranışlarını etkileyecek şekilde birbirleriyle etkileşime girerler. Araştırmacılar, bu sıçan etkileşimlerinin bizimkinden uzak olmadığını söylüyor.
Ölveczky gerçek bir örnek verdi: “İnsanlar laboratuvarıma geldiğinde, başımı biraz çiziyorum ve başlarını çizdikten hemen sonra, bacaklarımı geçiyorum ve bacaklarını geçiyorlar. Bilinçaltında birbirimizle iletişim kuruyoruz.”
Sıçan davranışı yıllardır var olmasına rağmen, geçmişte gözlem ve sınırlı sayıda veri noktasına güveniyorlardı.
Videolardan, bir makine öğrenme boru hattı, 110 milyondan fazla 3D'den fazla, hareket ettiklerinde ve etkileşime girerken sıçanların gövdelerinde çeşitli noktaları izleyen pozlar.
Ölveczky, “Alandaki standart, birisinin sadece saatlerce ve saatlerce sıçan videolarını izlemesi ve 'Oh, sanırım orada birbirlerine dokunduklarını düşünüyorum. Sanırım bu adamın diğer adamı taklit ediyordu' 'dedi.
Yeni çalışma, çığır açan teknoloji sayesinde bu sosyal davranışların nasıl iletildiğine derinlemesine bakabildi. Etkileşimlerin videolarından, bir makine öğrenme boru hattı, 110 milyondan fazla 3D'yi çıkardı, hareket ettiklerinde ve etkileşime girerken sıçanların vücutlarında çeşitli noktaları izleyen pozlar. Araştırmacılar daha sonra bu hayvanların nasıl öğrendikleri ve bu değişimlerle nasıl değiştikleri de dahil olmak üzere başkalarının etrafında nasıl davrandıklarını grafikleyebilirler.
Ölveczky, “Bu metodolojiye sahip olarak, öznel insan gözlemcisini, belirli jestlerin ve hatta etkileşim motiflerinin davranışsal ölçümü ve tanımlanması için çok titiz ve tekrarlanabilir bir yöntemle değiştirebiliriz” dedi.
AI ayrıca araştırmacıların “insanların kaydırılması yıllar ve yıllar alacak miktarda veri analizine izin verdi” dedi.
Klibaite, “Bilgisayar görme ve derin öğrenmenin ne kadar ilerlediği ve teknoloji, kameralar ve sahip olduğumuz bilgisayarlar göz önüne alındığında, aslında 3D'de yüksek çözünürlüklü hayvan hareketi alabiliriz” dedi. Şimdi, “Bunun ne anlama gelebileceğini düşünme şansımız var.” Diye devam etti.
Bu ilerleme zaten otizm üzerine araştırma yapmak için yeni alanlar açıyor. Karmaşık bir bozukluk, otizmin muhtemelen çevresel bileşenleri var, dedi Ölveczky. Bununla birlikte, bir bireyi otizme yatkın hale getiren bazı yüksek riskli genlerin olduğu genetik bir bileşenin olduğu da açıktır.
“O zaman soru, bu gendeki bir mutasyon veya nakavt beyni nasıl etkiliyor ve bu sosyal davranışlarda değişikliklere nasıl yol açıyor?”
Bu spesifik genlerde varyasyonları olan sıçanlar sağlayan Simons Otizm Araştırmaları Vakfı'ndan finansmanla, araştırmacılar bu genetik olarak modifiye edilmiş sıçanların nasıl sosyalleştiğine bakabildiler.
Otizmin bir insan durumu olduğunu vurgularken, araştırmacılar bazı ilgi çekici paralellikler buldular.
“Bu bir spektrum bozukluğu ve farklı sıçan modellerimizde de bu değişkenlik görüyoruz,” dedi Ölveczky.
Otizm spektrumundaki çocukların genellikle spektrumdaki olmayan çocuklardan farklı şekillerde sosyalleştiklerini belirterek, “Bu sıçanlarda, nakavt edilen belirli gene bağlı sosyal etkileşimlerde çok çeşitli farklılıklar görüyoruz.” Dedi.
Devam eden araştırmalar bu benzerlikleri ve bunların değiştirilmiş genlerle nasıl ilişki kurabileceklerini araştıracaktır.
“Bu platformu kullanarak, beynin farklı kısımlarının sosyal jestleri nasıl işlediği hakkında sorular soracağız,” dedi Ölveczky. “Daha derine inebilir ve davranıştaki bu farktan sorumlu devreleri gerçekten tespit edebilir miyiz? Ve bunu ne zaman yapabiliriz – eğer bunu yapabilirsek – bu terapiye yeni yaklaşımlara çok iyi ilham verebilir.”
Veri toplama ve davranışsal analizine öncülük eden Klibaite, çalışmanın değerine ek olarak, verilerin – sıçanların filmleri ve onlardan damıtılmış hareket yörüngeleri – paylaşılacağını söyledi.
“Umarım bunu topluluğa bırakarak ve insanların verilerle de etkileşime geçmesini sağlayarak, konuşmada beynin sosyal davranışların nasıl temelini oluşturduğuna dair daha iyi modeller yapan insanlara sahip olacağız.”
Bu araştırma için finansman kısmen Ulusal Sağlık Enstitüleri'nden geldi.