ИИ научился распознавать поведенческие паттерны мышей

Алгоритм отслеживает перемещения носа, ушей, лап и хвоста, превращая хаотичные движения в структурированный цифровой поток. Такой подход позволил модели самостоятельно классифицировать сложные формы активности, включая социальные взаимодействия и групповое поведение. В ходе испытаний на пяти различных наборах данных, включая модели аутизма, BehaVERT превзошел все существующие методы анализа. Особую точность система показала в эксперименте с мышами, лишенными гена Shank3B. Искусственный интеллект без сторонних подсказок выявил дефицит социального контакта «нос к носу» — критический поведенческий маркер, который биологи ранее выделяли вручную. Разработчики также добились интерпретируемости: ученые могут проследить, какие именно позы привели нейросеть к конкретному выводу. Способность модели переносить навыки анализа с крыс на мышей указывает на наличие универсальных закономерностей в поведении грызунов. Эта технология открывает новые возможности для поведенческой генетики, позволяя выявлять скрытые паттерны, которые ускользают от человеческого глаза.