科技日报讯 (记者张梦然)英国普利茅斯大学牵头的研究表明,一种新的深度学习人工智能(AI)模型可通过视频,识别出胚胎发育过程中发生的事件及其发生时间。29 日发表在《实验生物学杂志》上的论文,重点介绍了这种名为“Dev-ResNet”的模型,它能识别出动物胚胎中何时发育出了关键功能,包括其心脏功能、孵化、爬行,甚至死亡。

  这项研究的一个关键创新是对 3D 模型的使用,该模型利用视频帧之间发生的变化,让 AI 从这些特征中学习,而不是用传统的静止图像。

  “Dev-ResNet”是一个小型高效的 3D 卷积神经网络,能使用视频检测发育事件,并且可相对轻松地进行训练,训练设备也并非实验室级的昂贵硬件。此次,研究人员将模型用于池塘蜗牛胚胎。“Dev-ResNet”能使用视频可靠识别出从第一次心跳到爬行等行为,以及从壳形成到孵化等特征,并揭示了不同特征对温度的敏感性。

  研究人员表示,虽然本研究的对象是池塘蜗牛胚胎,但该模型已经可广泛应用于所有物种,他们提供了将“Dev-ResNet”应用于不同生物系统的全面脚本和文档。

  研究人员希望,这一工具能为更多研究领域提供更广泛的帮助。譬如,使生物保护工作者更好地了解物种发展如何受到不同因素的影响,从而确定有效措施保护它们。现在,以“Dev-ResNet”为代表的 AI 正朝着这个方向迈出重要一步。不久的将来,该技术还能用于研究气候变化和其他外部因素如何影响人类和动物。

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