За последний год лаборатория ГК Нейри существенно изменила подход к обучению лабораторных крыс. Если раньше операторы взаимодействовали с животными напрямую — подсказывали, где находится педаль или целевая зона, и помогали выполнить нужное действие, — то сейчас процесс переведен в автоматический режим. Крысы проходят тренировочные сценарии практически без участия человека, а отслеживанием их поведения занимаются обученные в Нейри AI-модели видеоаналитики.
От «ручного» обучения — к автоматизации
В лаборатории пришли к выводу, что слишком большой контакт с человеком может даже мешать обучению. Поэтому процесс дрессировки разбили на набор отдельных операций, которые можно выполнять без участия оператора.
Сегодня крыса проходит этапы подготовки автоматически: она оказывается в клетке, система запускает тренировочный сценарий, последовательно предлагает упражнения, отслеживает результаты и постепенно усложняет задачи. В основе обучения — позитивная обратная связь: за правильно выполненное действие (например, нажатие нужной педали или реакцию на звуковой сигнал) крыса получает награду, за неправильное — нет. Задачи усложняются постепенно, поскольку слишком сложное упражнение с самого начала животное вряд ли сможет понять.
Собственная видеоаналитика и доработки клетки
Параллельно команда переработала и саму клетку: изменили расположение камер, переработали API управления и улучшили систему мониторинга состояния — основной упор был сделан на качество и точность данных.
Ключевым нововведением стал собственный модуль видеоаналитики. В Нейри обучили AI-модели, которые определяют положение крысы в клетке, размечают её скелет и положение головы, фиксируют направление взгляда и взаимодействие с объектами. Это позволяет распознавать действия, которые невозможно определить только по данным клетки: например, когда крыса подошла к педали, но не нажала её. Такое поведение всё равно фиксируется и используется в обучении.
Результаты
Переход на автоматизацию уже дал заметные результаты:
Подход в Нейри — комбинированный: сначала человек помогает животному адаптироваться, а затем запускается автоматизированная часть обучения. Для сравнения, в похожих исследовательских системах (например, известном проекте Training Village) крысы могут осваивать простые задачи в течение нескольких месяцев.
При этом разброс между животными большой: есть особенно талантливая крыса, которая быстро адаптируется к новым задачам, есть менее успешная, но хорошо обучаемая, а есть и «двоечники», которым нужно гораздо больше времени.
Крысы учатся друг у друга
Одно из самых интересных наблюдений — социальное обучение. Одна из крыс долго не хотела выполнять упражнения, пока ей не начали показывать, как с заданиями справляется её более успешная «соседка» по эксперименту. Через некоторое время результаты «ленивой» крысы заметно улучшились.
В команде отмечают, что пока только начинают понимать, насколько социальное обучение влияет на поведение животных, и что это во многом напоминает работу с людьми: обратная связь, примеры успешного поведения и правильная демонстрация задач сильно ускоряют обучение.
Что дальше
Следующий шаг — использование искусственного интеллекта для формирования индивидуальных обучающих программ. Команда хочет, чтобы система сама определяла, какие упражнения давать крысе, в каком порядке, с какой сложностью и как постепенно подводить её к финальной задаче. Первые результаты уже есть: система перебирает разные варианты упражнений и ищет комбинации стимулов, при которых крыса начинает успешно решать задачу. По сути, речь идёт о создании автоматизированной среды обучения, которая сама формирует план дрессировки, — и это станет одной из главных целей лаборатории на ближайший год.
От «ручного» обучения — к автоматизации
В лаборатории пришли к выводу, что слишком большой контакт с человеком может даже мешать обучению. Поэтому процесс дрессировки разбили на набор отдельных операций, которые можно выполнять без участия оператора.
Сегодня крыса проходит этапы подготовки автоматически: она оказывается в клетке, система запускает тренировочный сценарий, последовательно предлагает упражнения, отслеживает результаты и постепенно усложняет задачи. В основе обучения — позитивная обратная связь: за правильно выполненное действие (например, нажатие нужной педали или реакцию на звуковой сигнал) крыса получает награду, за неправильное — нет. Задачи усложняются постепенно, поскольку слишком сложное упражнение с самого начала животное вряд ли сможет понять.
Собственная видеоаналитика и доработки клетки
Параллельно команда переработала и саму клетку: изменили расположение камер, переработали API управления и улучшили систему мониторинга состояния — основной упор был сделан на качество и точность данных.
Ключевым нововведением стал собственный модуль видеоаналитики. В Нейри обучили AI-модели, которые определяют положение крысы в клетке, размечают её скелет и положение головы, фиксируют направление взгляда и взаимодействие с объектами. Это позволяет распознавать действия, которые невозможно определить только по данным клетки: например, когда крыса подошла к педали, но не нажала её. Такое поведение всё равно фиксируется и используется в обучении.
Результаты
Переход на автоматизацию уже дал заметные результаты:
- одна из крыс выполняет до 70 упражнений за 20-минутную сессию — для коротких задач это очень высокий показатель;
- некоторые задачи животные начинают осваивать всего за 4–5 дней;
- система собирает чистую статистику практически без вмешательства человека, работая стабильно и без усталости.
Подход в Нейри — комбинированный: сначала человек помогает животному адаптироваться, а затем запускается автоматизированная часть обучения. Для сравнения, в похожих исследовательских системах (например, известном проекте Training Village) крысы могут осваивать простые задачи в течение нескольких месяцев.
При этом разброс между животными большой: есть особенно талантливая крыса, которая быстро адаптируется к новым задачам, есть менее успешная, но хорошо обучаемая, а есть и «двоечники», которым нужно гораздо больше времени.
Крысы учатся друг у друга
Одно из самых интересных наблюдений — социальное обучение. Одна из крыс долго не хотела выполнять упражнения, пока ей не начали показывать, как с заданиями справляется её более успешная «соседка» по эксперименту. Через некоторое время результаты «ленивой» крысы заметно улучшились.
В команде отмечают, что пока только начинают понимать, насколько социальное обучение влияет на поведение животных, и что это во многом напоминает работу с людьми: обратная связь, примеры успешного поведения и правильная демонстрация задач сильно ускоряют обучение.
Что дальше
Следующий шаг — использование искусственного интеллекта для формирования индивидуальных обучающих программ. Команда хочет, чтобы система сама определяла, какие упражнения давать крысе, в каком порядке, с какой сложностью и как постепенно подводить её к финальной задаче. Первые результаты уже есть: система перебирает разные варианты упражнений и ищет комбинации стимулов, при которых крыса начинает успешно решать задачу. По сути, речь идёт о создании автоматизированной среды обучения, которая сама формирует план дрессировки, — и это станет одной из главных целей лаборатории на ближайший год.
