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