[論文レビュー] Automated Analysis of Behavioural Variability and Filial Imprinting of Chicks (G. gallus), using Autonomous Robots

Alexey Gribovskiy, Francesco Mondada+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2015

Animal Vocal Communication and Behavior参考文献 38被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、自律的ロボットを surrogate マザーとして用い、ニワトリ（Gallus gallus domesticus）の個体ごとの行動変異性および親縁的印刻行動を自動的に定量するロボット支援の手法を提示する。高スループットな動画追跡と教師あり機械学習（特にランダムフォレスト）を組み合わせることで、研究者による手動分類に依存しない自動エトグラム作成が可能となり、ニワトリを「印刻済み」「無関心」「回避」という3つの印刻タイプに分類した。その結果、強い個体差と社会的要因が印刻の質に与える影響が明らかになった。

ABSTRACT

Inter-individual variability has various impacts in animal social behaviour. This implies that not only collective behaviours have to be studied but also the behavioural variability of each member composing the groups. To understand those effects on group behaviour, we develop a quantitative methodology based on automated ethograms and autonomous robots to study the inter-individual variability among social animals. We choose chicks of extit{Gallus gallus domesticus} as a classic social animal model system for their suitability in laboratory and controlled experimentation. Moreover, even domesticated chicken present social structures implying forms or leadership and filial imprinting. We develop an imprinting methodology on autonomous robots to study individual and social behaviour of free moving animals. This allows to quantify the behaviours of large number of animals. We develop an automated experimental methodology that allows to make relatively fast controlled experiments and efficient data analysis. Our analysis are based on high-throughput data allowing a fine quantification of individual behavioural traits. We quantify the efficiency of various state-of-the-art algorithms to automate data analysis and produce automated ethograms. We show that the use of robots allows to provide controlled and quantified stimuli to the animals in absence of human intervention. We quantify the individual behaviour of 205 chicks obtained from hatching after synchronized fecundation. Our results show a high variability of individual behaviours and of imprinting quality and success. Three classes of chicks are observed with various level of imprinting. Our study shows that the concomitant use of autonomous robots and automated ethograms allows detailed and quantitative analysis of behavioural patterns of animals in controlled laboratory experiments.

研究の動機と目的

• ニワトリの個体および集団レベルの社会的行動をスケーラブルかつ自動化された実験フレームワークで研究するための枠組みを開発すること。
• 制御されたロボット媒介刺激を用いて、親縁的印刻における個体間行動変異性を調査すること。
• 長時間にわたる行動実験において人間のバイアスを最小限に抑えた、人間依存のない高スループットなシステムを構築すること。
• 動画データから複雑な動物行動を分類するための自動機械学習アルゴリズムの性能を評価すること。
• 集団構成が個体の印刻の質に与える影響を検証し、個体の好みがどのように社会的に調節されるかを調査すること。

提案手法

• 視覚的・聴覚的・運動的刺激を精密に調整した自律的で移動可能なロボットを、ニワトリの親縁的印刻を誘発するための surrogate マザーとして用いる。
• 高分解能の動画追跡を用いて、30分間の試行中に205匹の自由に移動するニワトリの3次元軌道を人間の干渉なしに記録する。
• 空間的・時間的データから行動特徴（例：ロボットからの距離、移動パターン、整列度）を抽出することで、自動エトグラムを構築する。
• 意思決定木とランダムフォレスト、k-近傍法、線形SVM、k-平均クラスタリングといった複数の機械学習アルゴリズムを用い、行動状態と集団ダイナミクスを分類する。
• 非教師ありクラスタリングの収束性を向上させるとともに過学習を軽減するため、k-means++ 初期化と枝刈り処理を適用する。
• 専門家によるラベル付け結果とアルゴリズム分類結果を統合し、自動エトグラム生成の妥当性を検証・最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボットを介した親縁的印刻の過程で、ニワトリの個体ごとの行動変異性はどのように現れるか？
• RQ2 自律的ロボットは、動物行動実験において一貫性があり、再現可能で定量可能な刺激を提供できるか？
• RQ3 動画データから複雑な動物行動を分類するための機械学習アルゴリズムの中で、どれが最も効果的か？
• RQ4 集団構成は、個体の印刻の質や社会的絆の強さにどのように影響を与えるか？
• RQ5 自動エトグラムは、群れで生活する動物の個体および集団レベルの行動パターンを信頼性を持って捉えられるか？

主な発見

• 205匹のニワトリの間で、3つの明確な行動タイプが同定された：ロボットに印刻した（強度にばらつきあり）、無関心、回避行動を示した。
• 行動状態の分類において、ランダムフォレストが他のアルゴリズムを上回り、自動エトグラム作成において高い正確性を示した。
• k-平均クラスタリングは意味のある非教師あり行動パターンのグループ化を提供し、探索的分析における有用性が示された。
• 印刻の質は集団状況に強く影響を受けていた：当初は弱い絆を示していたニワトリは、強い印刻を持つ仲間が多数いる集団に所属することで、絆を強化した。
• 逆に、当初から強く印刻していたニワトリは、関心の薄い個体が多数いる集団に所属すると、ロボットに対する関心を低下させた。これは、個体行動が社会的要因によって調節されていることを示唆している。
• 205匹のニワトリの全データセットが、自動パイプラインを用いて数分で解析可能であり、高スループット行動学へのフレームワークのスケーラビリティが実証された。