在生命科學研究領域，動物行為研究始終是重要且充滿挑戰的課題。5月29日，記者從西北大學獲悉：西北大學生命科學學院郭松濤團隊重磅推出一項創新性成果——可實現動物行為智能識別與自動量化的開源AI框架，為該領域研究帶來革命性突破。
動物行為作為自然界中常見卻極為復雜的現象，長期以來科研人員主要依靠肉眼觀察進行記錄與研究。近幾十年，隨著技術發展，視頻記錄成為研究動物行為的重要手段。然而，即便借助專業軟件輔助，分析短短幾天的動物行為視頻，仍需耗費研究人員上百小時反復審查，這種傳統研究模式的低效率，嚴重阻礙了人們對動物行為規律的深入認知。
郭松濤老師及團隊成員野外觀察圖片
早在2018年，郭松濤就聯合西北大學信息科學與技術學院以及西安電子科技大學，開啟了跨學科的動物行為人工智能技術研發之旅。2020年，團隊憑借長期積累的金絲猴特征數據，創新提出具有關注機制的深度神經網絡模型，成功打造出全球首個金絲猴個體識別系統（Tri - AI）,實現了對野生個體的精準身份識別與連續跟蹤采樣，更為動物學研究達成“無觀察者干擾效應”創造了條件。
隨著研究不斷推進，初代“猴臉識別”技術已無法滿足日益增長的研究需求。為攻克行為智能分析中的共性難題，郭松濤團隊以行為學原理為核心，融合人工智能技術，歷時四年精心研發出“猴臉識別2.0”——自動識別與測量AI框架。郭松濤形象地將這個AI框架比作“翻譯官”，它能夠通過算法，幫助科研人員在實驗室內解讀動物行為背后的深層含義。
行為AI識別框架及處理流程示意圖
團隊基于行為學分析原理，從行為結構入手，運用人工智能技術設計該AI框架，并融合“猴臉識別”技術，實現了兩大關鍵突破：一是精準自動識別與測量野生動物個體行為，同時可追蹤個體身份；二是自動化監測動物行為節律與時間分配。
在實際應用中，研究團隊利用多種監控設備采集野外動物影像資料，借助算法對畫面進行系統化量化、自動分析與跟蹤，極大提升了動物行為識別的效率與準確性。為構建該框架，團隊經過大量試驗，最終通過在動物身體布設17個關鍵點，依據這些點的結構運動對動物行為進行全流程分析，這種方式避免了人為觀察的主觀干擾，使研究結果更加客觀可靠。
郭松濤強調，“猴臉識別”技術在群體研究中發揮著基礎性作用，只有準確區分每個個體，才能對其行為進行系統且連貫的分析。這項技術應用前景廣闊，不僅可用于圈養動物日常活動規律監測與異常行為預警、野生動物行為數據分析與習性研究、實驗動物健康與福利監測，甚至在人類行為特征與健康狀態監測分析方面也具有潛在價值。該框架能夠精準捕捉動物的“生活節奏”，為每一個動物個體建立行為檔案，既為科研工作積累寶貴數據，也為大眾了解動物世界打開了新窗口。
在演示環節中，團隊成員、碩士生王詹使用手機小程序，對電腦屏幕上的猴子照片進行識別，僅用時不到5秒鐘，系統就得出結果：“它叫‘洋蔥’，可信度85%?！彪S后，“洋蔥”身體被標記多個點位，通過分析點位運動規律，其全生命周期的行為意圖得以深度解析。盡管對于團隊博士生劉佳來說，框架數據采集過程充滿挑戰，但每當觀察到動物家族間類似人類的互動，或是成功預判動物的行為時，都讓她深刻體會到這項研究的重要價值與意義。
據悉，該系列研究成果得到了郭松濤主持的5項國家自然科學基金項目和科技部重點研發課題的大力支持。郭松濤表示，他期待更多同行能夠應用這一開源AI框架，吸引更多人參與技術研發，共同推動技術迭代升級，提升研究精度，促進學術交流與合作，為生命科學研究領域注入新活力。
西安報業全媒體記者 王佳玥
受訪單位供圖
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