Awardees

Tiến sĩ Timothy Dunn Trợ lý Giáo sư, Khoa Kỹ thuật Y sinh, Đại học Duke

Định lượng hành vi ba chiều đa quy mô trong các cá nhân và nhóm xã hội

Các phương pháp đo chuyển động của động vật tự do hiện tại có những hạn chế: Các quan sát chi tiết cao về chuyển động nhỏ của động vật (ví dụ: một chữ số) đòi hỏi phạm vi chuyển động bị hạn chế. Nghiên cứu hành vi chuyển động tự do trong không gian 3D thường có nghĩa là giới hạn độ phân giải, có lẽ chỉ theo dõi vị trí tổng thể hoặc dựa vào mô tả của người quan sát. Theo dõi video tự động ở động vật thường yêu cầu môi trường không tự nhiên, đơn giản và các bộ phận cơ thể không hiển thị với máy ảnh sẽ không được theo dõi chính xác. Dự đoán Trí tuệ nhân tạo (AI) có độ phân giải cao trên không gian ba chiều lớn bằng cách sử dụng biểu diễn không gian thể tích, một kỹ thuật được phát triển gần đây để khắc phục những vấn đề này, đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn. Thêm nhiều động vật để quan sát xã hội sẽ giới thiệu các vấn đề bổ sung.

Do đó, có rất ít dữ liệu mong muốn có sẵn: Độ phân giải cao, tự động theo dõi động vật trong không gian 3D thực hiện các hành vi tự nhiên, một mình hoặc theo nhóm và định lượng chuyển động đó ở định dạng chuẩn hóa. Tiến sĩ Dunn đang nghiên cứu một cách tiếp cận mới nhằm mục đích đưa lý tưởng đó đến gần hơn. Dựa trên những bài học từ thuật toán máy học hình học 3D mà nhóm của ông đã sử dụng để cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự đoán, Tiến sĩ Dunn và nhóm của ông hiện đang nghiên cứu lấy mẫu hình ảnh lặp lại thích ứng (ARIS) kết hợp hình ảnh từ nhiều máy ảnh để tạo ra một mô hình có thể đo và dự đoán vị trí của cơ thể trên nhiều quy mô, ngay cả khi một bộ phận (chẳng hạn như cánh tay hoặc bàn chân) không được nhìn thấy trực tiếp.

ARIS cải tổ có tinh lọc độ phân giải của các đặc thù khung hình tỷ suất nhỏ và sử dụng mô hình Dự kiến dựa trên những gì nó biết về chủ thể của nó ( cách sắp xếp và chiều dài của các chi, cách chúng liên kết, cách chúng vận động và di chuyển, v.v. ) – được học trước bằng cách nghiên cứu và phân tích cú pháp số lượng lớn tài liệu giảng dạy từ những con chuột có hành vi tự do và sau đó được tinh chỉnh và điều khiển bằng cách sử dụng tài liệu huấn luyện và đào tạo ở các loài khác – để tập trung chuyên sâu vào phần khoảng trống có năng lực là bộ phận khung hình. Điều này sử dụng sức mạnh giám sát ít hơn nhiều so với các công cụ thể tích 3D trước đây. Trong điều tra và nghiên cứu của mình, Tiến sĩ Dunn sẽ tiến hành ARIS và ghi lại tài liệu ở nhiều tỷ suất, từ vị trí tổng thể và toàn diện và tư thế cho đến hoạt động của các nét đẹp của bàn tay, bàn chân và khuôn mặt. Nghiên cứu sâu hơn sẽ tò mò hiệu suất cao của nó với nhiều loài động vật hoang dã tương tác. Khả năng giám sát hành vi theo một cách mới, đúng mực hơn này có ý nghĩa thoáng đãng so với việc nghiên cứu và điều tra các rối loạn thần kinh ảnh hưởng tác động đến hoạt động, link hoạt động giải trí của não với hành vi và nghiên cứu và điều tra các tương tác xã hội .

Source: https://blogchiase247.net
Category: Cách Làm