科学者たちはAIを使って、ミツバチの行動、シマウマの動き、トレッドミル上の昆虫を研究している
シャーロット・シューベルト著
最近シアトルで開かれた生物学者の会議の会場は、クモ、コウモリ、ハチ、ゾウ、その他の生物に関するいつも以上の興奮で賑わっていた。
統合比較生物学会の2024年年次総会では、研究者らは人工知能と機械学習の利用増加についても話していた。
このような手法は、タンパク質設計といった生物医学分野以外にも、生命科学分野への応用が広く知られています。研究者たちはAIを活用して、動物がどのように体を動かし、移動し、環境を感知し、行動するかなどを研究しています。
「AIと機械学習の手法は、神経科学、分子生物学、動物行動学など、生物学のさまざまな分野で利用されています」とワシントン大学生物学部のジェフ・リッフェル教授はGeekWireに語った。
リフェル氏とその同僚は、昆虫が環境中の匂いをどのように検知するかを研究するためのAI搭載システムを発表しました。彼らの機械学習モデルは、蛾のニューロンが様々な匂い物質の混合物にどのように反応するかを予測します。
テルアビブ大学で生物学とコンピュータービジョンの交差点を研究している Shir Bar 氏は、動物の検出、追跡、行動の分類、および生体力学における姿勢推定 (コンピュータービジョン手法を使用して位置を検出する) に AI を使用する研究が増えていると GeekWire に語りました。
バー氏は会議で、科学者がAIをどのように活用できるかについて講演し、AIの分野に参入し、適切なツールを見つけることは容易ではないと指摘しました。今月初めに開催された会議で、特に優れたAI/ML研究をいくつかバー氏に紹介してもらいました。
マルハナバチの冷却
気温が上がると、ミツバチは羽を扇いでコロニーを涼しく保ちます。ウィスコンシン大学の研究者たちは、マルハナバチの個体にラベルを付け、自動画像化システムで追跡しながら、3日間の熱波を模擬した高温にさらすことで、この行動を研究しています。研究者たちは、個々のミツバチの追跡と、ディープラーニングに基づく羽を扇ぐ行動の識別を統合しています。現在、このシステムを用いて、異なる栄養条件下でミツバチが熱にどのように反応するかを検証しています。この研究は、ミツバチが気候変動にどのように反応するかを科学者が理解する上で役立つ可能性があります。
昆虫トレッドミル
インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者たちは、昆虫を小型のトレッドミルに乗せて、その動きを計測しました。会議では、ゲームエンジンで生成された昆虫の3次元モデルを用いた、昆虫の動きに関する合成データセットも発表されました、とバー氏は述べています。発表者によると、昆虫は六足歩行ロボットを開発する研究者たちのインスピレーションの源となっているとのことです。多くの昆虫は、四肢を失っても天井や壁を歩き続けることができるのですから。
「これは、私たちの分野で非常に蔓延しているトレーニングデータ不足に対処するための本当に革新的な方法です。特に、彼らは多様な昆虫種に適用できる汎用システムを構築しているのですから」とバー氏はプレゼンテーションで述べた。
シマウマ追跡
シュトゥットガルト大学とプリンストン大学の研究者らは、野生生物の行動を捉えるのに役立つオープンソースツールを会議で紹介しました。Smarter-labelmeは、機械学習モデルの学習に用いられるデータにラベルを付けることで、動物の動きに関するデータセットへの手作業による注釈付けの必要性を軽減します。研究者らはこのツールを用いて、サバンナの広大な地域をドローンで撮影した映像からシマウマの活動を定量化しました。
緑を見る
科学者は、クラゲ由来の実験ツールである緑色蛍光タンパク質（GFP）を用いて、細胞分子を日常的に標識しています。GFPの変異によって様々な色の変異が生じる可能性がありますが、その正確な仕組みはこれまで解明されていませんでした。研究者らは、タンパク質の折り畳みパラメータなどの情報を用いて、GFPの変異に起因する蛍光強度を予測するニューラルネットワークモデルを開発しました。このアプローチは、細胞分子を可視化するより優れた方法の開発につながる可能性があります。この研究は、メリーランド大学とハワード・ヒューズ医学研究所ジャネリア・リサーチ・キャンパスで実施されました。
