sábado, 18 de enero de 2014

El comportamiento colectivo en todas las especies animales

Poder Entender el Comportamiento Animal Colectivo Puede Estar en el Ojo de un Ordenador

Ninguna máquina es mejor en el reconocimiento de patrones en la naturaleza que el cerebro humano. Se tarda sólo unos segundos para reconocer el orden en una bandada de pájaros volando en formación, bancos de peces, o un ejército de un millón de hormigas marchando. Pero el ordenador que analiza la conducta animal colectiva está limitado por la necesidad del seguimiento constante y los datos de medición para cada individuo, por lo que la mecánica de la interacción social animal no se entienden completamente.

Un equipo internacional de investigadores dirigido por Maurizio Porfiri, profesor asociado de ingeniería mecánica y aeroespacial en la Universidad de Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de Nueva York , ha introducido un nuevo paradigma en el estudio del comportamiento social en las especies animales, incluyendo a los humanos.

Su trabajo es el primero en aplicar con éxito el aprendizaje en una máquina hacia la comprensión de la conducta animal colectiva a partir de unos datos en bruto, como el vídeo, la imagen o el sonido, sin el seguimiento de cada individuo.

Los hallazgos destacan poder impactar significativamente el campo de la Etología, el estudio objetivo del comportamiento de los animales, y pueden ser tan profundos como los avances que permitieron que los robots aprendieran a reconocer los obstáculos y desplazarse por su entorno.

A partir de la premisa de que los seres humanos tienen la habilidad innata para reconocer patrones de comportamiento casi inconscientemente, los investigadores crearon un marco para aplicar ese entendimiento instintivo de las técnicas de aprendizaje automático.

Los algoritmos del aprendizaje de la máquina son ampliamente utilizados en aplicaciones como sistemas de identificación biométricos y datos de tendencia del tiempo y permiten a los investigadores poder comprender y comparar los conjuntos complejos de los datos a través de unas representaciones visuales simples.

Un ser humano ve una bandada de pájaros volando y discierne tanto en el comportamiento por la coordinado y la forma de la formación, en una línea, por ejemplo. sin medir y trazar una serie vertiginosa de coordenadas para cada ave.

Para estos experimentos, los investigadores desplegaron un método existente de aprendizaje de las máquinas llamado mapeo isométrico (ISOMAP) para determinar si el algoritmo podría analizar con un vídeo en esa misma bandada de pájaros, registrando el movimiento alineado, e integrar la información sobre una variedad de baja dimensión visualmente en la pantalla de las propiedades del comportamiento del grupo.

 Por lo tanto, un conjunto de datos cuantitativos de alta dimensión estaría representado en una sola dimensión, una línea, del reflejo en la observación humana y que indica un alto grado de organización dentro del grupo.

Queríamos poner el ISOMAP en la prueba junto a la observación humana ", explicó Porfiri." Si los seres humanos y los ordenadores pudieran observar las especies animales sociales y llegar a las caracterizaciones similares de su comportamiento, tendríamos una herramienta dramáticamente mejor cuantitativa para explorar el comportamiento animal colectivo de lo que nada que hayamos visto ", dijo Porfiri.

El equipo gravó un vídeo de cinco especies sociales, las hormigas, los peces, las ranas, las gallinas y los humanos, menos de tres conjuntos de condiciones, un movimiento natural, así como la presencia de uno o dos estímulos, durante más de 10 días. Ellos sometieron el vídeo en bruto a través de un análisis Isomap, produciendo variedades que representan el comportamiento y el movimiento de los grupos.

Luego, los investigadores encargaron a un grupo de observadores a ver los videos y la asignación de tomar una medida de la conducta colectiva de cada grupo en cada circunstancia. Las clasificaciones de los Humanos se ampliaron para ser visualmente comparable con los colectores del ISOMAP.

Las similitudes entre las clasificaciones de los humanos y las máquinas fueron notables. El ISOMAP probó poder ser capaz no sólo de la determinación precisa en un grado de interacción colectiva que engranaba con la observación humana, pero que distinguía entre las especies.

Los seres humanos y el ISOMAP atribuyen el mayor grado de interacción con las hormigas y el más pequeño hasta las ranas, los análisis pueden describir realmente las cualidades conocidas de la especie. Ambos también fueron capaces de distinguir los cambios en el comportamiento colectivo de los animales en presencia de diversos estímulos.

Los investigadores creen que este avance es el comienzo de toda una nueva forma de entender y comparar los comportamientos de los animales sociales. En los experimentos futuros se centrarán en la expansión de la técnica a los aspectos más sutiles de comportamiento colectivo, por ejemplo, el canto de los grillos o intermitente sincronizada de las luciérnagas.

Por: Science News - Universidad Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de Nueva York.

Copyright © Psicolmascot. Por: Erik Farina (Psicólogo Canino, Especialista en Comportamiento Canino)


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