Estudian mediante aprendizaje profundo cómo luchan los peces cebra

Por Francisco R. Villatoro, el 27 diciembre, 2018. Categoría(s): Biología • Ciencia • Noticias • Redes de Neuronas • Science

La etología (el estudio del comportamiento animal) es un nuevo nicho para la inteligencia artificial. La anotación minuciosa de las observaciones de campo es una tarea pesada y aburrida para un humano. En un entorno de laboratorio se puede usar el análisis automático de grabaciones de vídeo mediante aprendizaje profundo. Mi amiga Marta Iglesias-Julios es coautora de un estudio que lo usa para estudiar los peces cebra. Se entrena el sistema de aprendizaje automático con las anotaciones realizadas por humanos y se logra que la inteligencia artificial realice en minutos la tarea que cuesta muchos días a un humano. Otro gran avance del análisis masivo de datos (big data) en etología.

El estudio de los peces tiene ventajas respecto a otros animales usados en laboratorio. Por un lado, su forma alargada, con claras diferencias entre su cabeza y su cola, así como su gran tamaño relativo (basta compararlos con las moscas de la fruta). Por otro lado, sus movimientos son casi bidimensionales si el agua en la pecera tiene poca profundidad (con moscas habría que usar una jaula tridimensional). Gracias a ello bastan las imágenes de una sola cámara de vídeo. Aún así, no es tarea baladí (te recomiendo ver este vídeo MP4). El entrenamiento de la red de neuronas artificiales (un perceptrón con dos capas ocultas de 250 neuronas) se ha basado en la trayectoria del centro de cada pez (las cuatro series temporales con las posiciones x1, y1, x2, y2 se han simplificado respecto al centro de masas común a ambos peces). Futuros estudios tendrán que tener en cuenta más información, como la curvatura del cuerpo o el ángulo de las aletas.

Seguro que en los próximos años se publicarán muchos otros artículos con el uso del aprendizaje profundo en etología. El nuevo artículo es Andres Laan, Marta Iglesias-Julios, Gonzalo G. de Polavieja, “Zebrafish aggression on the sub-second time scale: evidence for mutual motor coordination and multi-functional attack manoeuvres,” Royal Society Open Science (15 Aug 2018), doi: 10.1098/rsos.180679, bioRxiv doi: 10.1101/208918. Más información divulgativa en Marta Iglesias-Julios, “Artificial intelligence reveals the rules of fighting,” Mapping Ignorance, 10 Oct 2018.

La red de neuronas artificiales devuelve un etograma para cada pez, es decir, una diagrama que determina su comportamiento (si está atacando o no lo está haciendo). Andres Laan y sus colegas han estudiado las reglas de lucha de los peces usando estos etogramas. Además, han estimado el coste energético de las diferentes maniobras durante la lucha. No entraré en estos detalles (que los interesados pueden consulta en el artículo que es de acceso gratuito, open access).

Por cierto, los peces cebra se golpean y se muerden durante la lucha, pudiendo llegar hasta la muerte de uno de los competidores. Como ocurre en muchos animales, también realizan amenazas y comportamientos disuasorios, demostraciones de fuerza, que tratan de reducir los daños mutuos durante las agresiones. La teoría de juegos es una herramienta usada en etología para estudiar el comportamiento animal. Futuros estudios tendrán que determinar las reglas del juego de la lucha entre los peces cebra; así se podrán determinar sus puntos de equilibrio de Nash. Queda mucho trabajo por realizar en el estudio de los comportamientos de los peces cebra. Y la inteligencia artificial será una herramienta de gran ayuda.



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