Zoals u weet, zijn muizen en ratten modeldieren en worden ze vaak door wetenschappers in verschillende onderzoeken gebruikt. Bovendien zijn de knaagdieren erg gesocialiseerd en sociaal.
Maar is het mogelijk om erachter te komen wat muizen en ratten tijdens experimenten tegen elkaar 'zeggen'? Deze vraag bleef lange tijd onbeantwoord. Feit is dat veel karakteristieke geluiden van knaagdieren niet kunnen worden onderscheiden door het menselijk gehoor (ze worden uitgezonden in het ultrasone bereik). En bestaande computerprogramma's voor het detecteren van dergelijke geluiden vereisen nog steeds aanzienlijke verbeteringen. In het bijzonder kunnen ze geen externe ruis wegfilteren en zijn ze traag in het analyseren van gegevens, waarbij ze vertrouwen op "inflexibele" algoritmen.
Een nieuw programma genaamd DeepSqueak (letterlijk "Deep Squeak") is in staat om deze technische barrière te overwinnen. Het is ontwikkeld door onderzoekers van de University of Washington School of Medicine.
Volgens experts vangt het programma geluidssignalen op en zet deze om in sonogrammen - computerbeelden gemaakt met behulp van informatie over geluidsgolven. Deze "vertaling" van akoestische gegevens in visuele gegevens maakt het gebruik van moderne machine vision-algoritmen mogelijk die voor analyse zijn ontwikkeld voor automatische besturingsvoertuigen.
Met andere woorden, het nieuwe programma stelde wetenschappers voor het eerst in staat kunstmatige neurale netwerken te gebruiken met deep learning om de "spraak" van knaagdieren te detecteren en te analyseren.
Zoals co-auteur van het werk Russell Marx uitlegde, gebruikt DeepSqueak biomimetische algoritmen die leren om "onnodige" geluiden te scheiden, op basis van bestaande voorbeelden van dierlijke vocalisaties en externe ruis.
Merk op dat Marks en zijn collega Kevin Coffey (Kevin Coffey) de psychologische effecten van het gebruik van verschillende medicijnen bestuderen. In het bijzonder zijn onderzoekers geïnteresseerd in hoe het gedrag van dieren verandert tijdens stress en de vorming van verschillende soorten verslaving.
Volgens experts zal het DeepSqueak-programma hen helpen erachter te komen wat de knaagdieren tijdens experimenten tegen elkaar 'zeggen'.
Promotie video:
“Dieren hebben een rijke set aan [akoestische] signalen, ongeveer 20 soorten. Door drugs te misbruiken, zenden ze zowel positieve als negatieve signalen uit,”zei Kevin Coffey over de complexe aard van elke verslaving.
De wetenschapper deelde ook een interessante ontdekking die het DeepSqueak-programma mogelijk maakte. Het bleek dat mannelijke muizen dezelfde karakteristieke geluiden uitzenden als ze met elkaar communiceren. Wanneer het vrouwtje echter nadert, veranderen hun geluidssignalen: ze worden complexer en lijken op een 'lied' dat geassocieerd wordt met verkering.
Dit effect is overigens dramatischer als de man de potentiële bruid ruikt, maar haar niet ziet. Deze gegevens suggereren dat het repertoire van mannelijke muizen specifieke "liedjes" bevat voor verschillende stadia van verkering, aldus de onderzoekers.
Bovendien bleek dat knaagdieren eerder "gelukkige" geluiden maken als ze met familieleden spelen of een beloning verwachten, zoals een stuk suiker.
Dergelijke waarnemingen zullen echter van meer belang zijn voor gedrags- en evolutiebiologen, en het team onder leiding van professor John Neumaier (John Neumaier) maakt zich meer zorgen over de kenmerken die samenhangen met alcohol- en opioïdverslaving (de laatste ontstaat bij het nemen van verschillende pijnstillers). Volgens deskundigen zal de verbeterde analyse van de "spraak" van knaagdieren helpen bij de ontwikkeling van nieuwe methoden om met dergelijke aandoeningen om te gaan.
"Als wetenschappers beter kunnen begrijpen hoe drugs de hersenactiviteit veranderen om plezier of onaangename sensaties te produceren, zal het mogelijk zijn om effectievere behandelingen voor verslaving te ontwikkelen", concludeerde de professor.
Een wetenschappelijk artikel met een meer gedetailleerde beschrijving van het nieuwe programma is gepubliceerd in het tijdschrift Neuropsychopharmacology.
