論文の概要: Beyond Tracking: Using Deep Learning to Discover Novel Interactions in Biological Swarms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09394v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 22:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:23:05.352306
• Title: Beyond Tracking: Using Deep Learning to Discover Novel Interactions in Biological Swarms
• Title（参考訳）: beyond tracking: 生物群における新しい相互作用の発見にディープラーニングを使用する
• Authors: Taeyeong Choi, Benjamin Pyenson, Juergen Liebig, Theodore P. Pavlic
• Abstract要約: 本稿では,システムレベルの状態を全体像から直接予測するディープ・ネットワーク・モデルを提案する。 結果の予測モデルは、人間の理解した予測モデルに基づいていないため、説明モジュールを使用する。 これは、行動生態学における人工知能の例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most deep-learning frameworks for understanding biological swarms are designed to fit perceptive models of group behavior to individual-level data (e.g., spatial coordinates of identified features of individuals) that have been separately gathered from video observations. Despite considerable advances in automated tracking, these methods are still very expensive or unreliable when tracking large numbers of animals simultaneously. Moreover, this approach assumes that the human-chosen features include sufficient features to explain important patterns in collective behavior. To address these issues, we propose training deep network models to predict system-level states directly from generic graphical features from the entire view, which can be relatively inexpensive to gather in a completely automated fashion. Because the resulting predictive models are not based on human-understood predictors, we use explanatory modules (e.g., Grad-CAM) that combine information hidden in the latent variables of the deep-network model with the video data itself to communicate to a human observer which aspects of observed individual behaviors are most informative in predicting group behavior. This represents an example of augmented intelligence in behavioral ecology -- knowledge co-creation in a human-AI team. As proof of concept, we utilize a 20-day video recording of a colony of over 50 Harpegnathos saltator ants to showcase that, without any individual annotations provided, a trained model can generate an "importance map" across the video frames to highlight regions of important behaviors, such as dueling (which the AI has no a priori knowledge of), that play a role in the resolution of reproductive-hierarchy re-formation. Based on the empirical results, we also discuss the potential use and current challenges.
• Abstract（参考訳）: 生物群を理解するための多くのディープラーニングフレームワークは、ビデオ観察から別々に収集された個々のレベルのデータ(例えば、個人の特徴の空間座標)に集団行動の知覚モデルに適合するように設計されている。 自動追跡の大幅な進歩にもかかわらず、これらの方法は同時に多数の動物を追跡する際に、非常に高価または信頼性が低い。 さらに、このアプローチでは、集団行動における重要なパターンを説明するのに十分な特徴を含むヒューマン・チョーセンの特徴を仮定する。 これらの問題に対処するため,我々は,システムレベルの状態を全体から直接予測する深層ネットワークモデルのトレーニングを提案する。 結果の予測モデルは人間の理解した予測値に基づいていないため、深層ネットワークモデルの潜伏変数に隠された情報とビデオデータ自体を結合した説明モジュール(Grad-CAMなど)を用いて、観察された個々の行動の側面がグループ行動の予測に最も有益であるかを人間の観察者に伝える。 これは行動生態学における人工知能の例であり、人間-aiチームにおける知識の共創である。 概念実証として,50以上のハルペグナトス塩分アリのコロニーの20日間のビデオ記録を用いて,個々のアノテーションが提供されないと,訓練されたモデルがビデオフレーム全体に"importance map"を生成して,繁殖階層の再形成の解決に寄与するデュエル(aiには事前知識がない)などの重要な行動の領域を強調することができることを示した。 実験結果に基づいて, 潜在的な利用可能性と現状の課題について考察する。

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