IA Entrenada en Filtrado de Spam Descifra Respuestas Neurales de Hydra en Tiempo Real

• Investigadores usan algoritmo de aprendizaje automático (originalmente desarrollado para filtrado de spam) para analizar el comportamiento de Hydra.
• Puede analizar comportamiento en tiempo real y mostrar cómo las neuronas de Hydra responden a entornos variables.
• Para hacerlo, aplicaron modelo de clasificación bag-of-words al video que contiene todas las actividades de Hydra.

Hemos estado estudiando el comportamiento de los animales durante siglos. Implica muchas observaciones detalladas y atención minuciosa. Pero hay algunas técnicas eficientes que pueden automatizar el proceso de identificación y clasificación.

Recientemente, científicos de la Universidad de Columbia demostraron cómo un algoritmo de filtrado de spam podría usarse para analizar el comportamiento de animales. Construyeron un pipeline automático de análisis de comportamiento que aprende a seleccionar (del video) el repertorio conductual completo de Hydra.

Hydra es un organismo de agua dulce con capacidad regenerativa – no mueren de viejos. No tienen cerebro, pero cientos de neuronas recorren su cuerpo translúcido coordinando múltiples comportamientos.

Se comportan de manera predecible y al comparar sus comportamientos con su disparo neuronal, los científicos podrían entender cómo funciona el sistema nervioso de animales complejos.

La Inteligencia Artificial se ha usado para examinar parcialmente cómo gusanos se arrastran, cómo algunas moscas vuelan, pero esta es la primera vez que investigadores usan aprendizaje automático para describir el comportamiento de un animal.

El Algoritmo de Aprendizaje Automático

El algoritmo puede analizar el comportamiento en tiempo real – ayuda a los investigadores a observar si Hydra puede aprender algo, y si lo hace, cómo responden sus neuronas.

En 2017, investigadores encontraron 4 tipos de circuitos neuronales responsables de controlar 4 diferentes comportamientos de flexión y elongación. Esto les ayudó a entender cómo el sistema nervioso de Hydra controla su comportamiento.

Ahora han ido un paso más allá: han catalogado un conjunto completo de comportamientos de Hydra.

El equipo aplicó el conocido modelo bag-of-words al video que contiene todas las actividades de Hydra. El modelo es una representación simplificada usada en recuperación de información y procesamiento de lenguaje natural. Además, los investigadores identificaron métodos no supervisados y comportamientos no anotados.

Neuronas de Hydra mostradas como indicador de fluorescencia verde | Crédito: Universidad de Columbia

Referencia: eLifeSciences | doi:10.7554/eLife.32605.001 | Universidad de Columbia

El modelo bag-of-words considera videos e imágenes como "bolsas" de palabras visuales, como pequeños parches en las imágenes, o forma y características de video extraídas de tales pequeños parches. Comparado con otros métodos, es más robusto contra desafíos como orientación, oclusión y cambio en el ángulo de visión.

Para hacerlo más eficiente, los investigadores integraron este modelo con otros métodos computacionales, incluyendo trayectoria densa (codifica estadísticas de forma y movimiento), segmentación de partes del cuerpo (describe información espacial) y vectores de Fisher (representa palabras visuales de manera estadística).

El algoritmo recorrió horas de video y detectó movimientos repetitivos, al igual que examina cuántas veces aparecen palabras en un cuerpo de texto para seleccionar temas/asuntos y marcar el email.


Crédito:Yuste Lab / Universidad de Columbia

10 de los comportamientos reportados previamente fueron identificados exitosamente por el algoritmo. De hecho, evaluó 6 de esos comportamientos que respondieron a escenarios circundantes variables. Los resultados fueron bastante interesantes, el comportamiento de Hydra apenas se alteró. Ya sea que mantuvieras las luces apagadas o encendidas, lo alimentaras o no, repetía lo mismo varias veces.

¿Qué Sigue?

Los investigadores planean experimentar con estímulos para observar cualquier cambio en el comportamiento de Hydra. El objetivo final es descubrir el código neural que revela cómo las redes neuronales de Hydra producen comportamiento. En el futuro, la técnica también puede infundirse con otros organismos que han evolucionado durante miles de siglos.

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Lo aprendido de este estudio podría ser útil para otras ramas de ingeniería preocupadas por mantener control preciso y estabilidad en máquinas como aviones y barcos, navegando en entornos hostiles.