AI翻译官上线 西大团队智能解码金丝猴行为习惯
在生命科学研究领域，动物行为研究始终是重要且充满挑战的课题。5月29日，记者从西北大学获悉：西北大学生命科学学院郭松涛团队重磅推出一项创新性成果——可实现动物行为智能识别与自动量化的开源AI框架，为该领域研究带来革命性突破。
动物行为作为自然界中常见却极为复杂的现象，长期以来科研人员主要依靠肉眼观察进行记录与研究。近几十年，随着技术发展，视频记录成为研究动物行为的重要手段。然而，即便借助专业软件辅助，分析短短几天的动物行为视频，仍需耗费研究人员上百小时反复审查，这种传统研究模式的低效率，严重阻碍了人们对动物行为规律的深入认知。
郭松涛老师及团队成员野外观察图片
早在2018年，郭松涛就联合西北大学信息科学与技术学院以及西安电子科技大学，开启了跨学科的动物行为人工智能技术研发之旅。2020年，团队凭借长期积累的金丝猴特征数据，创新提出具有关注机制的深度神经网络模型，成功打造出全球首个金丝猴个体识别系统（Tri - AI）,实现了对野生个体的精准身份识别与连续跟踪采样，更为动物学研究达成“无观察者干扰效应”创造了条件。
随着研究不断推进，初代“猴脸识别”技术已无法满足日益增长的研究需求。为攻克行为智能分析中的共性难题，郭松涛团队以行为学原理为核心，融合人工智能技术，历时四年精心研发出“猴脸识别2.0”——自动识别与测量AI框架。郭松涛形象地将这个AI框架比作“翻译官”，它能够通过算法，帮助科研人员在实验室内解读动物行为背后的深层含义。
行为AI识别框架及处理流程示意图
团队基于行为学分析原理，从行为结构入手，运用人工智能技术设计该AI框架，并融合“猴脸识别”技术，实现了两大关键突破：一是精准自动识别与测量野生动物个体行为，同时可追踪个体身份；二是自动化监测动物行为节律与时间分配。
在实际应用中，研究团队利用多种监控设备采集野外动物影像资料，借助算法对画面进行系统化量化、自动分析与跟踪，极大提升了动物行为识别的效率与准确性。为构建该框架，团队经过大量试验，最终通过在动物身体布设17个关键点，依据这些点的结构运动对动物行为进行全流程分析，这种方式避免了人为观察的主观干扰，使研究结果更加客观可靠。
郭松涛强调，“猴脸识别”技术在群体研究中发挥着基础性作用，只有准确区分每个个体，才能对其行为进行系统且连贯的分析。这项技术应用前景广阔，不仅可用于圈养动物日常活动规律监测与异常行为预警、野生动物行为数据分析与习性研究、实验动物健康与福利监测，甚至在人类行为特征与健康状态监测分析方面也具有潜在价值。该框架能够精准捕捉动物的“生活节奏”，为每一个动物个体建立行为档案，既为科研工作积累宝贵数据，也为大众了解动物世界打开了新窗口。
在演示环节中，团队成员、硕士生王詹使用手机小程序，对电脑屏幕上的猴子照片进行识别，仅用时不到5秒钟，系统就得出结果：“它叫‘洋葱’，可信度85%。”随后，“洋葱”身体被标记多个点位，通过分析点位运动规律，其全生命周期的行为意图得以深度解析。尽管对于团队博士生刘佳来说，框架数据采集过程充满挑战，但每当观察到动物家族间类似人类的互动，或是成功预判动物的行为时，都让她深刻体会到这项研究的重要价值与意义。
据悉，该系列研究成果得到了郭松涛主持的5项国家自然科学基金项目和科技部重点研发课题的大力支持。郭松涛表示，他期待更多同行能够应用这一开源AI框架，吸引更多人参与技术研发，共同推动技术迭代升级，提升研究精度，促进学术交流与合作，为生命科学研究领域注入新活力。
西安报业全媒体记者 王佳玥
受访单位供图
