AI interpreta ciò che i roditori stanno dicendo

“DeepSqueak” consente ai ricercatori di comprendere le vocalizzazioni dei roditori.

Fonte: pixabay

L’intelligenza artificiale (AI) è notevolmente migliorata negli ultimi anni, in gran parte a causa dei progressi nell’apprendimento profondo, un metodo di apprendimento basato sulla macchina. Il riconoscimento superiore del pattern di apprendimento profondo ha generato una serie di progressi in visione artificiale, traduzione, riconoscimento vocale e altri scopi. Algoritmi di apprendimento approfondito vengono applicati in molti settori per una varietà di scopi. Il mese scorso, i ricercatori del dipartimento di Psichiatria e scienze comportamentali dell’Università di Washington School of Medicine hanno annunciato la creazione di “DeepSqueak”, un sistema di apprendimento profondo in grado di rilevare e analizzare le vocalizzazioni dei roditori.

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La scienza moderna dipende dai roditori di laboratorio che servono da proxy dei mammiferi a soggetti umani. Studi di ricerca condotti in vitro con cellule coltivate tendono a mancare l’ampiezza e la profondità delle informazioni che uno studio in vivo in un organismo vivente può fornire.

Ciò è particolarmente rilevante per la neuroscienza, in quanto la ricerca di volontari umani per la ricerca sul cervello è un po ‘antipatica. Quando i test di neuroscienza sono studiati in vivo sugli esseri umani, è con il consenso di coloro che sono sottoposti a chirurgia cerebrale tipicamente per altri scopi non legati allo studio. Ad esempio, studi di ricerca sulle neuroscienze sono stati condotti su pazienti epilettici consenzienti sottoposti a chirurgia cerebrale per rimuovere le aree responsabili di convulsioni. Questi tipi di opportunità sono sporadici e scarseggiano rispetto alle vaste richieste degli scienziati di ricerca di tutto il mondo. Di conseguenza, i roditori sono frequentemente utilizzati nella ricerca.

Tuttavia, a differenza dei soggetti umani, i roditori non sono in grado di comunicare con i ricercatori. Avere la capacità di studiare le vocalizzazioni dei roditori di laboratorio fornisce ulteriori approfondimenti che possono essere combinati come un altro punto di riferimento di dati con osservazioni comportamentali. Questo è particolarmente utile per gli studi di neuroscienza comportamentale per dipendenza, depressione, ansia, paura, sistema di ricompensa, abuso di droghe, invecchiamento e malattie neurodegenerative secondo la carta.

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Qual è la scienza dietro DeepSqueak?

Il software per DeepSqueak è stato progettato e codificato da Kevin Coffey e Russell Marx, due scienziati del laboratorio di John Neumaier, professore di psichiatria e scienze comportamentali presso la Scuola di Medicina dell’Università di Washington. Neumaier, che ha anche contribuito allo studio di ricerca, è il direttore associato del Alcohol and Drug Abuse Institute, e il capo della Divisione di Neuroscienze Psichiatriche.

I ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento approfondito, in particolare le reti neuronali convoluzionali regionali (Faster-RCNN), per rilevare le vocalizzazioni dei roditori e hanno pubblicato le loro ricerche nel numero di Neuropsychopharmacology del gennaio 2019.

Secondo il documento di ricerca, ratti e topi vocalizzano su un’ampia gamma di frequenze (20-115 kHz). Quando i ratti sono impegnati in esperienze positive e felici come suonare, solleticare e gustare le prelibatezze, tendono a produrre suoni con frequenze più alte nell’intervallo di 50 kHz. Quando i ratti sono spaventati o stressati, producono suoni con una frequenza più bassa intorno ai 22-khz.

Quando le registrazioni dei file audio delle vocalizzazioni dei roditori vengono inserite in DeepSqueak, il sistema converte i file audio in immagini (ecografie). Le registrazioni di input possono essere singole o una grande serie di file audio. Le registrazioni vengono convertite in un formato di immagine per l’elaborazione da un algoritmo visivo di apprendimento profondo all’avanguardia, la stessa tecnologia utilizzata per le auto a guida automatica denominata Faster-RCNN. Il team ha inizialmente addestrato DeepSqueak con chiamate etichettate manualmente. La rete neurale distingue e isola le vocalizzazioni dei roditori dal rumore ambientale.

I ricercatori hanno scoperto che i roditori hanno una stima di venti tipi di vocalizzazioni. I roditori esibivano vocalizzazioni nella gamma felice quando erano in gioco con altri roditori, o in attesa di un trattamento come lo zucchero. Il team ha anche scoperto che le vocalizzazioni per i topi maschi diventavano più complesse se un topo femmina si trovava nelle vicinanze. Quando due topi maschi sono insieme, fanno lo stesso tipo di vocalizzazioni meno complesse ripetutamente.

Il team di ricerca ha sviluppato DeepSqueak in modo che sia flessibile e di facile utilizzo per i ricercatori, non solo per i tecnici esperti. Hanno reso disponibile DeepSqueak in un repository aperto nella speranza di aiutare altri scienziati in tutto il mondo a migliorare la propria ricerca.

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Riferimenti

Coffey, Kevin R., Marx, Russell G., Neumaier, John F .. “DeepSqueak: un sistema di apprendimento profondo per il rilevamento e l’analisi delle vocalizzazioni ultrasoniche.” Neuropsychopharmacology . 4 gennaio 2019.