স্বয়ংক্রিয় প্রাণী আচরণ বিশ্লেষণের জন্য গভীর শিক্ষার মডেল

আচরণগত বিশ্লেষণ একটি জীবের স্বাস্থ্য বা প্রেরণা সম্পর্কে তথ্যের একটি সম্পদ প্রদান করতে পারে। ইপিএফএল-এ বিকশিত একটি নতুন প্রযুক্তি একটি একক গভীর শিক্ষার মডেলকে অনেক প্রজাতি এবং পরিবেশে প্রাণীর গতিবিধি সনাক্ত করতে সক্ষম করে। এই “বেসিক মডেল”, যাকে বলা হয় SuperAnimal, প্রাণী সংরক্ষণ, বায়োমেডিকাল এবং নিউরোসায়েন্স গবেষণায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

যদিও একটি প্রবাদ আছে যে “ঘোড়ার মুখ থেকে যা আসে”, আপনি একটি ঘোড়া পেতে পারেন না যে এটি দুঃখের না সুখের। তবে এর শরীর নড়াচড়ার মাধ্যমে উত্তর প্রকাশ করে। প্রশিক্ষিত চোখের কাছে, বেদনাটি চলাফেরার পরিবর্তন হিসাবে প্রদর্শিত হয় এবং যখন খুশি, প্রাণীটির মুখের অভিব্যক্তি পরিবর্তিত হয়। কিন্তু আমরা যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে এই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারি? তাহলে গরু, কুকুর, বিড়াল বা এমনকি ইঁদুরের AI মডেলের কী হবে? স্বয়ংক্রিয় প্রাণী আচরণ শুধুমাত্র পর্যবেক্ষক পক্ষপাত দূর করে না কিন্তু মানুষকে আরও দক্ষতার সাথে সঠিক উত্তর খুঁজে পেতে সাহায্য করে।

আজ আচরণগত ফেনোটাইপিংয়ের ক্ষেত্রে অঙ্গবিন্যাস বিশ্লেষণে একটি নতুন অধ্যায়ের সূচনা করে। ইপিএফএলের ম্যাকেঞ্জি ম্যাথিস ল্যাবরেটরি একটি নিবন্ধ প্রকাশ করেছে প্রকৃতি যোগাযোগ নিবন্ধটি একটি বিশেষভাবে কার্যকর নতুন ওপেন সোর্স টুল প্রবর্তন করে যা মডেলগুলিকে মানুষের টীকা ছাড়াই প্রাণীদের ট্র্যাক করতে দেয়৷ “SuperAnimal” নামে পরিচিত এই টুলটি মানুষের তত্ত্বাবধান ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন প্রাণীর (45টিরও বেশি প্রজাতির) “মূল পয়েন্ট” (সাধারণত জয়েন্ট) এবং এমনকি পৌরাণিক প্রাণীর অবস্থান সনাক্ত করে!

ম্যাকেঞ্জি ম্যাথিস ব্যাখ্যা করেছেন: “বর্তমান প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহারকারীদের গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয়, তবে এটি প্রশিক্ষণ সেট তৈরি করার জন্য প্রতিটি প্রাণীর জন্য মূল পয়েন্টগুলি সনাক্ত করার জন্য মানুষের প্রচেষ্টার উপর নির্ভর করে৷ এর ফলে গবেষকরা লেবেল করার প্রচেষ্টার নকল করে এবং একই মূল পয়েন্টগুলির দিকে নিয়ে যেতে পারে৷ পয়েন্টের শব্দার্থিক লেবেলগুলি ভিন্ন, যা আমাদের নতুন পদ্ধতিটি এই প্রক্রিয়াটিকে প্রমিত করার জন্য একটি নতুন উপায় প্রদান করে এবং এটি লেবেলকে 100-এর থেকেও বেশি দক্ষ করে তোলে৷ বার।”

“সুপার অ্যানিমাল পদ্ধতি” হল একটি ভঙ্গি অনুমান কৌশলের একটি বিবর্তন যা ম্যাকেঞ্জি ম্যাথিস গবেষণাগার “DeepLabCut™️” নামে প্রকাশ করেছে। আপনি নতুন প্রযুক্তিতে প্রকৃতির বিশেষ বৈশিষ্ট্যে এই গেম পরিবর্তনকারী সরঞ্জাম এবং এর উত্স সম্পর্কে আরও শিখতে পারেন।

এখানে, আমরা একটি অ্যালগরিদম তৈরি করি যা ডেটাবেস জুড়ে টীকাগুলির বড় সেট সংকলন করে এবং সমন্বিত ভাষা শেখার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়—আমরা এটিকে একটি পূর্বপ্রশিক্ষিত বেস মডেল বলি। ব্যবহারকারীরা তখন কেবল আমাদের বেস মডেল স্থাপন করতে পারে বা প্রয়োজনে আরও কাস্টমাইজেশনের জন্য তাদের নিজস্ব ডেটার উপর ভিত্তি করে এটিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারে। “

ইয়ে শাওকাই, ডক্টরাল গবেষক এবং গবেষণার প্রথম লেখক

এই অগ্রগতিগুলি ক্রীড়া বিশ্লেষণকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলবে৷ “এটি পশুচিকিত্সা এবং বায়োমেডিকাল গবেষকদের জন্য বিশেষ আগ্রহের হতে পারে – বিশেষ করে যখন পরীক্ষাগারের ইঁদুরের আচরণের দিকে তাকান। তবে এটি আরও অনেক এগিয়ে যেতে পারে,” বলেছেন ম্যাকেঞ্জি ম্যাথিস, স্নায়ুবিজ্ঞান এবং… ক্রীড়াবিদদের (ক্যানাইন ক্লাস বা অন্য) উদ্ধৃতি দিয়ে! অন্যান্য প্রজাতি – পাখি, মাছ এবং পোকামাকড় – এছাড়াও মডেলের পরবর্তী বিবর্তনের সুযোগের মধ্যে রয়েছে। “আমরা এই মডেলগুলিকে প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারফেসে ব্যবহার করব যাতে পরবর্তী প্রজন্মের সরঞ্জামগুলি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য তৈরি করা যায়৷ উদাহরণস্বরূপ, শাওকাই এবং আমি, ইপিএফএল-এ আমাদের সহ-লেখকদের সাথে, সম্প্রতি নিউরিআইপিএস-এ সম্প্রতি প্রকাশিত AmadeusGPT তৈরি করা হয়েছে, যা অনুমতি দেয় লিখিত বা মৌখিক টেক্সট ক্যোয়ারী ভিডিও ডেটার ব্যবহার এটিকে জটিল আচরণগত বিশ্লেষণে প্রসারিত করা খুবই উত্তেজনাপূর্ণ হবে।