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A inteligência artificial reconhece padrões de comportamento

A inteligência artificial reconhece padrões de comportamento: – A plataforma de código aberto A-SOiD desenvolvida por pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon, do Hospital Universitário de Bonn e da Universidade de Bonn pode aprender e prever comportamentos, apenas a partir de vídeo.

Pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon, do Hospital Universitário de Bonn e da Universidade de Bonn criaram uma plataforma de código aberto conhecida como A-SOiD que pode aprender e prever comportamentos definidos pelo usuário, apenas a partir de vídeo. Os resultados do estudo foram publicados na revista “Nature Methods”.

“Essa técnica funciona muito bem no aprendizado de classificações para uma variedade de comportamentos animais e humanos”, disse Eric Yttri, professor associado de ciências biológicas da família Eberly na Carnegie Mellon. “Isso não funcionaria apenas no comportamento, mas também no comportamento de qualquer coisa se houvesse padrões identificáveis: mercados de ações, terremotos, proteômica. É uma poderosa máquina de reconhecimento de padrões.”

Ao contrário de muitos programas de inteligência artificial (IA), o A-SOiD não é uma caixa preta. Em vez disso, os pesquisadores permitiram que o programa reaprendesse o que fez de errado. Primeiro treinaram o programa com uma fração do conjunto de dados, com foco nas crenças mais fracas do programa. Se o programa não tivesse certeza, o algoritmo reforçaria a crença nesses dados de treinamento.

Como o A-SOiD foi ensinado a focar na incerteza do algoritmo em vez de tratar todos os dados da mesma forma, Alex Hsu, um recente Ph.D. ex-aluno da Carnegie Mellon, disse que evita preconceitos comuns encontrados em outros modelos de IA.

A ferramenta de IA faz justiça a todas as classes em um conjunto de dados

“É uma maneira diferente de inserir dados”, disse Hsu. “Normalmente, as pessoas acessam todo o conjunto de dados de quaisquer comportamentos que procuram. Raramente entendem que os dados podem estar desequilibrados, o que significa que pode haver um comportamento bem representado em seu conjunto e um comportamento mal representado em seu conjunto. . Esse viés poderia então se propagar do processo de previsão para as descobertas experimentais. Nosso algoritmo cuida do balanceamento dos dados aprendendo apenas com os mais fracos. Nosso método é melhor para representar de forma justa todas as classes em um conjunto de dados. ”

Como o A-SOiD é treinado de forma supervisionada, ele pode ser muito preciso. Se for fornecido um conjunto de dados, ele pode determinar a diferença entre o tremor normal de uma pessoa e os tremores de um paciente com doença de Parkinson. Também serve como método complementar à plataforma de segmentação de comportamento não supervisionado, B-SOiD, lançada há dois anos.

Além de ser um programa eficaz, o A-SOiD é altamente acessível, capaz de rodar em um computador normal e está disponível como código aberto no GitHub.

A-SOiD é acessível para todos na ciência

Jens Tillmann, pesquisador de pós-doutorado da Universidade de Bonn, no Hospital Universitário de Bonn, disse que a ideia de ter este programa aberto a todos os pesquisadores foi parte do seu impacto.

“Este projeto não teria sido possível sem a mentalidade de ciência aberta que ambos os nossos laboratórios, mas também toda a comunidade de neuroetologia, demonstraram nos últimos anos”, disse Tillmann. “Estou entusiasmado por fazer parte desta comunidade e ansioso por futuros projetos colaborativos com outros especialistas na área.”

Yttri e Martin K. Schwarz, investigador principal do Hospital Universitário de Bonn e membro da Área de Pesquisa Transdisciplinar (TRA) “Vida e Saúde” da Universidade de Bonn, planejam usar o A-SOiD em seus próprios laboratórios para investigar mais a fundo a relação entre o cérebro e o comportamento. Yttri planeja usar o A-SOiD em conjunto com outras ferramentas para investigar os mecanismos neurais subjacentes aos comportamentos espontâneos. Schwartz usará o A-SOiD em conjunto com outras modalidades comportamentais para uma análise refinada de comportamentos conhecidos em interações sociais.

Tanto Yttri quanto Schwarz disseram esperar que o A-SOiD seja usado por outros pesquisadores em todas as disciplinas e países.

“O A-SOiD é um desenvolvimento importante que permite uma entrada baseada em IA na classificação comportamental e, portanto, uma excelente oportunidade única para compreender melhor a relação causal entre a atividade cerebral e o comportamento”, disse Schwarz. “Esperamos também que o desenvolvimento do A-SOiD sirva como um gatilho eficiente para futuros projectos de investigação colaborativa centrados na investigação comportamental na Europa, mas também através do Atlântico.”

Link para A-SOiD:

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