哈佛大学的研究人员开发了AI驱动的框架来研究社交互动，这是自闭症研究的一步|新闻|哈佛深红色
哈佛大学的研究人员开发了一个新的人工智能驱动框架，以跟踪和分析大鼠在社交环境中的相互作用，提供了一种研究自闭症和其他疾病的新工具。
这项研究绘制了社会行为的景观，介绍了一种使用机器学习来生成相互作用大鼠的详细重建的方法，从而使研究人员可以更精确地衡量社交行为。
哈佛大学研究的作者兼有机和进化生物学教授Bence P.âlveczky说，研究先驱者是一种在自由相互作用的动物对和三合会中表征社会行为的新方法。
他说，我们认为这是科学界开始以更严格和定量的方式看待这些社会行为的机会。”我们有兴趣了解这些社会行为和社会行为差异的基础的神经机制。
研究人员开发了一种新的AI模型，以分析大鼠之间记录的相互作用数小时，将工作时间巩固为几分钟。
这基本上是一种基于机器学习的算法，我们在其中训练网络和神经网络以识别 3D姿势非常准确地从2D摄像机中施加，然后我们能够将其扩展到两只甚至三只动物相互作用。
他补充说，在此模型之前，研究人员将单独分析视频并进行手工注释。
这将是极其主观的，非常乏味且耗时。
该研究的博士后研究员兼第一作者Ugne Klibaite表示，研究人员在研究期间提供了一种独特的社会行为。
她说，关于老鼠的一件事是，他们没有老鼠的这种美丽，丰富，有关联的行为。”
- lveczky指出，这项研究的真正激励措施是更好地了解自闭症谱系障碍模型。研究人员使用了经过基因工程的大鼠去除与疾病相关的基因来研究社会行为的差异。
我们对他们的社会行为是否受到任何影响感兴趣，因为我们知道在人类自闭症中，社会行为在频谱上确实存在差异。我们想验证大鼠社会行为是否是一个好模型。
克里巴特说，这些发现支持了大鼠社会行为模型，理由是AI分析跟踪了大鼠社交互动的广泛差异。
克里巴特谈到转基因的老鼠时说：``在自闭症模型队列中，一些淘汰赛变成了我们所说的更多的社会，有些人变得越来越少。
虽然克里巴伊特（Klibaite）表示，乍看之下结果可能似乎不一致，但这些发现最终证明了大鼠社会互动的预期广泛范围。
她说，它们在不同的方向上都不同，我们对此并不感到惊讶。”
大鼠模型中的这些变化对于确定反映自闭症患者的相关行为特征至关重要，尽管研究人员警告过度解释。
这些动物不是自闭症的。”我永远不想提出任何一种主张，即如果我们了解老鼠，我们就可以理解自闭症。但是我认为这种类型的基本行为工作确实很重要。
比发现更重要的是，研究方法和AI模型可以在研究之外应用来研究动物和人类的疾病。
正如您所说，该方法可以广泛应用。”他说。可以将其应用于单一动物的水平，可以应用于帕金森氏症，可以应用于运动障碍。”
克里巴特说，她希望未来的研究人员将使用研究的数据和工具来推进自己的研究。
她说，在一个现在有许多不同类型的工具的时代，在同一数据集上使用不同的工具真是太好了。”
员工作家Ella F. Niederhelman可以在ella.niederhelman@thecrimson.com。在X上关注她@eniederhelman。
员工作家戴维·D·迪克森（David D. Dickson）可以接触到david.dickson@thecrimson.com。.
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