論文の概要: Automatic Identification of Stone-Handling Behaviour in Japanese
Macaques Using LabGym Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07812v1
- Date: Thu, 28 Sep 2023 09:26:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-15 14:18:02.479261
- Title: Automatic Identification of Stone-Handling Behaviour in Japanese
Macaques Using LabGym Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: LabGym 人工知能を用いた日本産マカオの採石行動の自動同定
- Authors: Th\'eo Ardoin, C\'edric Sueur (IPHC, ANTHROPO LAB, IUF)
- Abstract要約: 倫理学者は、ビデオデータを用いた行動分析の時間集約的なプロセスの合理化のために、イノベーションの可能性を探っている。
これらの制限に対処するため、私たちは最先端ツールであるLabGymの能力を活用するために設計された包括的なプロトコルを確立しました。
本研究の目的は, 霊長類の行動分析におけるLabGymの適性を評価することであり, ニホンザルに焦点をあてることであった。
本研究は,日本産マカクの石の扱いを高精度に検出するモデルの開発に成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The latest advancements in artificial intelligence technology have opened
doors to the analysis of intricate behaviours. In light of this, ethologists
are actively exploring the potential of these innovations to streamline the
time-intensive process of behavioural analysis using video data. In the realm
of primatology, several tools have been developed for this purpose.
Nonetheless, each of these tools grapples with technical constraints that we
aim to surmount. To address these limitations, we have established a
comprehensive protocol designed to harness the capabilities of a cutting-edge
tool, LabGym. Our primary objective was to evaluate LabGym's suitability for
the analysis of primate behaviour, with a focus on Japanese macaques as our
model subjects. We have successfully developed a model that demonstrates a high
degree of accuracy in detecting Japanese macaques stone-handling behaviour. Our
behavioural analysis model was completed as per our initial expectations and
LabGym succeed to recognise stone-handling behaviour on videos. However, it is
important to note that our study's ability to draw definitive conclusions
regarding the quality of the behavioural analysis is hampered by the absence of
quantitative data within the specified timeframe. Nevertheless, our model
represents the pioneering endeavour, as far as our knowledge extends, in
leveraging LabGym for the analysis of primate behaviours. It lays the
groundwork for potential future research in this promising field.
- Abstract（参考訳）: 人工知能技術の最近の進歩は、複雑な行動の分析への扉を開いた。
これを踏まえて、倫理学者はビデオデータを用いた行動分析の時間集約的なプロセスを合理化するために、これらのイノベーションの可能性を積極的に探っている。
原始学の分野では、この目的のためにいくつかのツールが開発されている。
それでも、これらのツールはそれぞれ、私たちが乗り越えようとしている技術的制約を伴います。
これらの制限に対処するため,我々は最先端ツールであるlabgymの機能を活用すべく,包括的なプロトコルを構築した。
主目的は, 霊長類の行動分析におけるLabGymの適性を評価することであり, モデル対象としてのマカクに焦点をあてた。
本研究は,日本産マカクの石の扱いを高精度に検出するモデルの開発に成功した。
私たちの行動分析モデルは、最初の期待通り完了し、LabGymはビデオ上でのストーンハンドリング動作の認識に成功しました。
しかし,本研究の行動分析の質に関する結論を導き出す能力は,特定の時間枠内に定量的なデータがないことによって阻害される点に留意する必要がある。
それでも、私たちのモデルは、私たちの知識が拡張する限り、霊長類行動の分析にLabGymを活用するための先駆的な取り組みを表している。
この有望な分野における将来の研究の土台を築いている。
関連論文リスト
- Exploring Novel Object Recognition and Spontaneous Location Recognition
Machine Learning Analysis Techniques in Alzheimer's Mice [0.0]
本研究は,最先端の計算パイプラインの開発,応用,評価に重点を置いている。
このパイプラインは、初期データ収集のためのAny-Maze、詳細なポーズ推定のためのDeepLabCut、ニュアンスな行動分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の3つの高度な計算モデルを統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T00:54:39Z) - ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。
まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。
次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z) - PIGNet2: A Versatile Deep Learning-based Protein-Ligand Interaction
Prediction Model for Binding Affinity Scoring and Virtual Screening [0.0]
タンパク質-リガンド相互作用の予測(PLI)は、薬物発見において重要な役割を果たす。
結合親和性を正確に評価し、効率的な仮想スクリーニングを行う汎用モデルの開発は依然として課題である。
本稿では、物理インフォームドグラフニューラルネットワークと組み合わせて、新しいデータ拡張戦略を導入することにより、実現可能なソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T14:46:49Z) - Enhancing Activity Prediction Models in Drug Discovery with the Ability
to Understand Human Language [5.117101148161245]
我々は,新しい予測タスクを推論時に適応できる,新しいタイプの行動予測モデルを提案する。
我々のCLAMP法は, 医薬品発見における数ショット学習ベンチマークとゼロショット問題において, 予測性能の向上を図っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-06T18:49:09Z) - Pre-training via Denoising for Molecular Property Prediction [53.409242538744444]
本稿では,3次元分子構造の大規模データセットを平衡に利用した事前学習手法について述べる。
近年のノイズレギュラー化の進展に触発されて, 事前学習の目的は, 雑音の除去に基づくものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T22:28:34Z) - Deep metric learning improves lab of origin prediction of genetically
engineered plasmids [63.05016513788047]
遺伝工学の属性(GEA)は、配列-ラブの関連を作る能力である。
本稿では,計量学習に基づいて,最も可能性の高い実験室をランク付けする手法を提案する。
我々は、特定の実験室のプラスミド配列のキーシグネチャを抽出することができ、モデル出力の解釈可能な検査を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T16:29:03Z) - Topological Data Analysis (TDA) Techniques Enhance Hand Pose
Classification from ECoG Neural Recordings [0.0]
時系列データのトポロジ的記述を導入し、手ポーズ分類を強化する。
4ラベルの分類問題に対して,可利用データに制限のあるAC精度で頑健な結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-09T22:04:43Z) - Information theoretic analysis of computational models as a tool to
understand the neural basis of behaviors [0.0]
今世紀最大の研究課題の1つは、脳の身体環境システムにおける行動の神経基盤を理解することである。
計算モデルは、モデルシステムを研究することができる別のフレームワークを提供する。
本稿では,計算モデルの情報理論解析が強力な研究手法であることを示すための紹介,レビュー,議論を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T02:08:18Z) - Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the
communication of sperm whales [97.41394631426678]
最近の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションを分析するための機械学習ツールの約束を示した。
マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素について概説する。
開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-17T18:39:22Z) - Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype
Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。
新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。
我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z) - Rethinking Generalization of Neural Models: A Named Entity Recognition
Case Study [81.11161697133095]
NERタスクをテストベッドとして、異なる視点から既存モデルの一般化挙動を分析する。
詳細な分析による実験は、既存のニューラルNERモデルのボトルネックを診断する。
本論文の副産物として,最近のNER論文の包括的要約を含むプロジェクトをオープンソース化した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-12T04:33:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。